#降薪去梦中情厂值得吗#为什么都推荐能去大厂就去大厂，是真的有原因的。

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2022-11-09 18:10 长春大学银行其它发布于广西

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2025-12-31 14:11

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大数据开发工程师

如何判断一个类的返回对象是否是迭代器

1. 使用 isinstance() 和 collections.abc.Iteratorfrom collections.abc import Iteratora = map(lambda x: x**3, [1, 2, 3])print(isinstance(a, Iterator)) # 输出: True2.检查迭代器协议的方法a = map(lambda x: x**3, [1, 2, 3])print(hasattr(a, '__iter__')) # 输出: Trueprint(hasattr(a, '__next__')) # 输出: True # 迭代器的 __iter__ 方...

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2025-12-30 23:37

中南大学 Java

选择后端开发还是大模型应用开发？根本不用二选一！

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...

等闲_：业务开发就是prompt+数据，Ai就是中间件，中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的，再底层一点就是AI infra，MLops，模型微调，推理优化之类的了，所以对于普通后端就是纯业务，没啥技术含量，除非去技术架构组或者底层一点的组，要不AI就是个API，别神话AI应用开发