大家好，我是一个已毕业并工作近一年的25届计算机系毕业生。如果你是正在为找实习、工作而焦虑的学生，亦或是失业为生活而感到烦恼的打工人，不妨停下来听一听我的故事。我出生在广西的一个小县城，家庭贫困，从小随父母在广东读书生活，我的小学在古镇海洲的一个私立小学（印象中海洲的鱼饼很好吃），这个学校很阴间背后居然是一座坟山。那时我妈报了个班上电脑课，学五笔打字，后来她买了一台电脑，于是我童年时便接触上了互联网，当然我不是什么天才，我只会用电脑打游戏看动漫。放假的时候，父母会带我去逛菊花展、游泳、去公园玩，后来父母因为感情原因离婚了，我也跟着我爸回到了家乡。在这里我读完了六年级，顺利升上初中。有幸认识了一...

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本人bg为末九本，目前力扣hot100过了一遍目前在刷面试150，算法能力不太行，八股过了一遍。从3.9号开始陆续投简历，主要是官网投得多，中间几家大厂因为太菜笔试没过，其他不是简历挂就是一直在初筛，ssob上发了消息不是已读不回就是看都没看。在ssob上投还是在官网投面试机会大？另外我是不是简历有问题？希望各位大佬能给我和我点建议 从开始到现在已经一个月了一个面试机会都没有，已经没招了引流：美团，字节，pdd，腾讯，阿里

第 53 题：上下文压缩（Context Compression）在长文本场景的应用 题目 解释上下文压缩（Context Compression）技术在长文本场景的应用。 一、为什么需要上下文压缩？ 长文档、多轮对话或大量检索结果会占满 context 窗口，导致：超出模型长度限制、重点信息被挤到边缘、成本与延迟上升。上下文压缩 指在保留关键信息的前提下缩短或摘要送入模型的文本，使更多内容“塞得进”且关键信息不丢。 二、常见做法  摘要：对长段做摘要（用模型或抽取式摘要），只把摘要放入 prompt；适合“只要大意”的问答与检索后阅读。 选择性保留：按相关性或重要性筛选句子/段落（如用检索分...