中兴直接入池

1. 自我介绍您好，我叫[姓名]，[学历]毕业于[学校][专业]。我有[X年]嵌入式开发经验，主要从事基于ARM Cortex-M系列微控制器的产品开发。在技术方面，我熟悉C/C++编程，掌握RTOS（如FreeRTOS）的应用，熟悉常用外设驱动开发（UART、SPI、I2C、ADC、PWM等）。项目经验包括[具体项目1]和[具体项目2]，在这些项目中我负责[具体职责]，解决了[具体问题]。我对嵌入式系统有浓厚兴趣，平时会关注行业新技术，也会通过开源项目和技术社区持续学习。希望能加入贵公司，在嵌入式领域继续深耕发展。2. 进程和线程的区别定义：进程：系统资源分配的基本单位，拥有独立的地址空间线...

双非本211硕，无实习经历，打算三四月份投后端开发的暑期实习，有些问题问问各位牛佬们-佬们帮看一下简历还需要怎么改，有必要写专业技能之类的吗，再写的话简历就两页了，我打算有实习经历之后再写到两页-简历中的项目都是研究生期间做的，第一个是横向已上线，第二个在星球学的，第三个是小论文相关的，还需要再加点和agent相关的吗-目前八股进度几乎为0，过完年就三月份了，只看一个月的八股来得及吗-平时写算法题都是用的C++，如果面Java后端的话面试手撕会强制用Java吗-中大厂后端的暑期实习面试强度大吗

状态又从筛选中变到了hr面，我还有机会吗😭

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...