周日收到了感谢信

腾讯内推来啦~ 热乎乎的内推码：EUTPZZRV  腾讯注重员工的成长与发展，我们提供多样化的培训机会和职业规划支持，助你实现个人职业目标。 分享一些面经： 第一轮技术面  闭包作用及实际应用场景 HTTP/1.1、HTTP/2、HTTP/3的核心差异 实现红绿灯控制效果（异步时序逻辑） React Hooks的设计动机与类组件对比 浏览器事件代理原理及实际应用 手写Promise核心逻辑（包含resolve/reject） 数组去重与高频字符统计算法 Web安全防护措施（XSS、CSRF） 浏览器渲染流程与重排/重绘优化 跨域解决方案（JSONP、CORS、代理）  第二轮技术面  低代码平...

标题党了。 双非本科，想找下一段实习，想求求大佬指点一下。有没有啥需要修改和补充的地方，是要加一个项目还是换掉黑马点评，还是要换一下包装的实习经历。

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本文介绍如何通过Jina Embeddings v2模型将 文本转换为向量 ，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。前提条件DashVector：已创建Cluster已获得API-KEY已安装最新版SDKJina AI已获得API密钥：Jina Embeddings v2模型Jina Embeddings v2模型简介Jina Embeddings v2模型，唯一支持 8192 个词元长度的开源向量模型，在大规模文本向量化基准 (MTEB) 的功能和性能方面与 OpenAI 的闭源模型 text-embedding-ada-002 相当。说明关于Jina Embeddings...