春招焦虑中

前言 当我们尝试将网上开源的大模型部使用Ollama的方式署在本地，就会发现，呈现给我们的只有一个黑色对话框。 想要提供给他人使用，最佳方式还是提供一个网页或者API接口。对于后者，Ollama已经实现，你可以使用下面的地址  http://localhost:11434  假设你继续跟着官方教程，使用python或者其他语言，就可以制作一个简单的聊天助手，恭喜你完成了一个 Agent 的开发。 但是距离企业中落地的 Agent 还有一点距离，接下来，我将带你逐步补齐。  AI 核心概念 从机器学习（Machine Learning），自然语言处理（NLP）开始说起，对于作为后端的我，有点难为...

面试官开口就问：“同学，你期望的工作地点是哪儿啊？”我想都没想直接说：“广州啊。”对面瞬间安静了半天，然后慢悠悠来了句：“同学，我们总部在北京，秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了，脱口就是一句：“啊？北京？你们公司在北京啊？那北京也行！”

众所不周知（本人瞎编的）如果进大厂是玩游戏赢了mvp，那我们可以简单粗暴把拿下mvp的同学们分为高学历，强能力和关系户也就是数值哥，手法哥和机制怪那我们再回过头看这个问题，也可以简单粗暴的理解为：数值哥以为自己老有操作了；手法哥以为自己数值老高了；机制怪以为自己两者兼顾呢~

1. 二分查找的原理和实现？答案：前提条件数组必须有序支持随机访问原理每次比较中间元素根据比较结果缩小一半搜索范围时间复杂度：O(log n)迭代实现 int binarySearch(vector<int>& arr, int target) { int left = 0, right = arr.size() - 1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (arr[mid] == target) return mid; else if (arr[mid] < targ...