【2023暑实】optiver数据科学家 笔试

主包9本人工智能，目前在国有银行的总行直属机构上班，base上海，一年总包可能24吧（我上班不满一年不能完全确定，大差不差），工作比较轻松，偶尔加班，但很多时候都能六点前下班。最近收到hku cs的推研，方向是ai&web3，现在非常纠结：第一条路：辞职去读港硕优点：（1）能给我的人生带来更多可能性。可能性对我来说是很珍贵的东西。（2）可以借硕士学历再拥有一次机会，去到更高的平台。主包的设想是硕士期间狂刷实习，然后要么去大厂做agent开发之类的，投身ai浪潮；要么去个二线央国企或者考公，在二线躺平了。目前在上海还是定居压力有点大。（3）满足名校情结和学历情结缺点：（1）不确定性太大。要辞去稳定的工作再去读一年书，然后再找工作，需要勇气和挑战，家里也不太建议，担心反而找不到比这更好的工作就亏了。（2）短期经济承压。学费+从赚钱到花钱。（3）如果去大厂，还要在35岁再考虑一次出路。第二条路：就待在银行，不辞职优点：（1）舒适和安全。不用折腾，工作也不是很累，只要放下志向混日子就会很舒服。（2）目前工作处理得还行。+1是知识分子，做事很讲体面，最核心的组的领导也对我还行，虽然是因为我给她干活。已获得25年年度党团荣誉。真要熬的话可能会有一些机遇。缺点：（1）一眼望到头，上限略低。升下一个职级要三年起，还要竞聘，再之后升个两级可能就普通人的终点了（40w+）。我可以接受我二十多岁是这样的生活状态，但一想到我35岁在上海买不起房，工作当牛做马没意义我就很痛苦。（2）氛围相对压抑，不自由，技术无护城河。这里强调纪律和等级，尊卑有序，面对领导战战兢兢，收护照，出国境要申请，打卡错几秒需要给处长解释原因。我在的组技术老旧含金量极低（3）目前比较稳定，但一旦待个几年政策变化，或者在AI取代人力的背景下，被优化了就哪也去不了关于我个人：男infp，有心气，不希望过一眼望到头的生活，可以适度卷，但不能承受高压和高强度的卷。大家能不能给我一点建议和指点，刚出社会真的好迷茫非常感谢引流：

AI 生成代码时，经常会写出一种看起来很谨慎的风格：到处判断空值、到处给默认值、到处包 try/catch，读取环境变量时还特别喜欢加 trim() 和 fallback。比如下面这种代码很常见： const port = Number(process.env.PORT?.trim() || 3000); const apiKey = process.env.API_KEY?.trim() || ""; const timeout = Number(process.env.TIMEOUT || 5000); try { // do something } catch (er...

被挂麻了

大家好，我是程序员鱼皮。最近这两年，只要你接触过 AI 编程，大概率听过一个词，RAG（Retrieval-Augmented Generation）。但很多小伙伴对 RAG 都只是一知半解，导致面试的时候只能说出 “检索增强生成” 这六个字，面试官再多问一点，就只能 “阿巴阿巴”。而这篇文章，是对 RAG 技术的一个全景科普，从最初的 Naive RAG、到现在最主流的 Agentic RAG，总共 16 种主流 RAG 方案，我会一次性给大家讲清楚。以后开发 AI 应用的过程中，无论遇到什么场景，都能选择最合适的 RAG 方案。干货比较多，建议先点赞收藏，再慢慢往下看~什么是 RAG？AI...