#工作作息：给到人上人，看组别，目前大部分基于ai开发开始不区分慢慢前后端 9.30到18.30午休两小时  加班不强制看情况#团队氛围：给到人上人#发展前景：给到啦，部分校招生可以先签三方后实习(先签约的比我上述给的薪资范围高)，大多数需要先实习再转正，今年资源倾斜销售，没给hc的实习生基本都遣散

现在写代码，合理运用AI能大幅提升效率，但很多人盲目使用反而浪费时间，甚至出现代码隐患。今天分享一套实战派AI Coding技巧，无论你是编程新手还是资深开发者，都能直接套用，从“能用”快速升级到“好用”，真正实现效率拉满。首先要明确AI的定位，它是高效助手而非替代者，核心只负责三类“体力活”，复杂核心工作必须由自己把控。第一类是样板代码、CRUD接口和常用工具函数的生成，这类重复度高、逻辑简单的代码，交给AI能节省大量敲写时间；第二类是Bug定位、报错解析和局部代码修复，遇到看不懂的报错或难以排查的小Bug，AI能快速给出方向；第三类是Code Review、测试用例生成和注释补齐，帮我们完...

在开发 AI 对话应用（如调用豆包、GPT 等 API）时，我们常面临一个核心问题：AI 本身是无状态的，如何让它记得用户的历史对话，且在高并发下依然保持极速响应？ 一、 核心痛点：为什么 AI 需要“记忆”？ 调用大模型 API 时，模型不会自动记录之前的聊天记录。为了实现“多轮对话”，我们必须在每次发送请求时，把历史消息一并传给 API。这就引出了三个挑战：  性能：频繁的数据库查询会拖慢响应速度。 上下文窗口：模型有 Token 上限，不能无限制地堆积历史。 成本：发送的上下文越多，消耗的 Token 越多，费用越高。  二、 四种演进方案深度解析 1. MySQL 单库方案（起步阶段）...

前言先做一个简单的自我介绍，某双非二本，大学期间一直在学校实验室，有过相关竞赛的国家级奖项，熟练使用STM32、C语言。项目完全是裸机开发，简单了解过FreeRTOS，在开始面试的时候才系统学了一点FreeRTOS的理论知识，当时也没去移植到项目中实践过。Linux这部分就知道几个指令，其他基本不会，而且还是在秋招开始后才去花几天学的一点点基础知识。写这个面经的目的也很简单，就是回馈牛客网。在我秋招的这两个多月时间里，牛客网上面各位大佬的笔经面经给我提供了很大的帮助，所以写这个帖子来总结一下我自己的秋招经历，希望能帮助到更多人！同时也给大家鼓鼓劲，我这样的双非二本虽然没能像其他大佬那样拿到华为...