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柠檬汁橘子味
2021-12-17 12:29
武汉理工大学 Java
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2021-12-17
在牛客打卡4天,今天学习:刷题 29 道
每日监督打卡
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03-20 15:08
清华大学 Java
java春招怎么准备
Java春招的本质不是“会不会写代码”,而是企业在短时间内筛选出具备工程潜力、基础扎实、能快速上手业务的候选人。准备过程如果只是刷题或背八股,往往无法形成竞争力。下面从技术深度、工程能力和应试策略三个层面系统拆解。一、Java春招的真实考察模型企业筛选Java候选人,核心看三件事:基础是否扎实(决定下限)工程经验是否可信(决定是否能用)问题分析能力是否清晰(决定成长性)面试不会单点考察,而是围绕一条技术链条持续深挖,例如:从一个接口性能问题,一路问到JVM、并发、数据库、系统设计二、技术准备:必须达到“可深挖”的程度1. Java基础:不止语法,要到运行机制重点不是“会用”,而是“为什么这样设...
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昨天 16:17
牛客运营
具身智能是未来?
给大家整理了一些关于具身智能方面的项目学习经验!基于Datawhale的开源项目整理~
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02-14 12:41
山西大学 测试工程师
程序员是真的要早读吗
KKorz:
是这样的,还会定期默写抽查
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03-16 16:31
湖南工商大学 Java
OC之后,本来都打算躺平了,没想到居然还会审批不通过
看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。
万物DP:
应该就是备胎了,没有重新走的可能是因为另一个人已经发offer了
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03-22 15:01
吉林农业大学 算法工程师
超聚变数字技术 AI Agent 开发一面
1、讲讲什么是 RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation,也就是检索增强生成。它的核心思想不是只靠大模型参数里记住的知识回答问题,而是在回答之前,先去外部知识库里检索和当前问题相关的内容,再把检索结果作为上下文交给模型生成答案。完整流程一般分两部分。离线侧先做文档接入、清洗、切片、向量化和索引构建,把知识变成可检索的形式。在线侧收到用户问题后,先做 query 改写或纠错,再去知识库召回相关片段,必要时做 rerank 重排,最后把用户问题和证据一起送给模型生成。RAG 的价值主要有三个:让模型获得训练时没有的外部知识让知识更新不依赖重新训练模型让回答更容...
AI-Agent面试实战...
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