以前准备后端面试的时候，主播最大的痛苦不是资料太少，而是资料太多。我当时最大的困惑是根本不知道这些资料该按什么顺序学、学到什么程度、哪些才是真正面试一定会问的。因为这个问题，我白白浪费了很多时间。举个最直接的例子：我曾经把某林 Coding 上的计算机网络从头到尾看了两遍，甚至还整理过一张很大的思维导图。那时候我以为，既然要面试，就应该尽可能学全、学深。 但后来真的开始面试、经历完秋招，再回头复盘我参加过的 40 多场面试后，我才慢慢发现：计算机网络真正高频、真正决定你能不能开口答出来的，其实就那么一小部分。再往后看，Java 基础、JVM、JUC、MySQL、Redis、操作系统这些后端常见...

给时间时间 终会梦想成真的🥺那就努力努力再努力🤲

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

1. 自我介绍2. RAG系统的核心架构、检索优化与在教育场景的落地难点RAG核心架构分为数据预处理、检索模块、提示工程、大模型生成、后处理校验五部分。检索优化包括混合检索、多轮检索、知识切片、向量库优化等。在教育场景的落地难点在于知识专业性强、知识点关联复杂，易出现检索不精准；题目、公式、图表等多模态数据的结构化提取难度大；学生提问口语化、歧义多，意图理解难度高；需严格保证知识准确性，避免大模型幻觉。解决方案包括构建教育领域专属知识库、多模态文档解析、意图识别优化、事实校验机制等。3. SFT的核心流程、数据构造要点与在教育大模型中的应用SFT核心流程为数据准备、模型选择、微调策略、训练配置...