offer求助

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...

这种会不会是诈骗啊？

感谢努力的自己，拿到了这些 offer也进入了非常满意的公司我将永远拥护陌陌

1. 详细介绍一下你做过的最有挑战性的项目答案要点：项目背景：产品定位、技术指标（实时性、功耗、可靠性要求）、团队规模和你的角色系统架构：硬件平台（MCU型号、主频、资源）、软件分层设计、通信方案、外设配置核心难点：遇到的技术挑战（如实时性保证、多任务调度、通信可靠性、功耗优化）及解决方案项目成果：量化指标（性能提升X%、功耗降低X mW、稳定运行X小时）、个人收获2. 项目中遇到过系统死机或异常复位吗？如何定位的？答案要点：问题现象：系统运行一段时间后偶发死机，无规律，难以复现定位手段： 添加看门狗复位原因记录，分析复位类型关键位置添加GPIO翻转标记，用示波器观察程序执行路径使用JTAG连...