实习主要还是自学

之前在学校一直充值gpt，但是实习的时候别的公司大模型是没法用的，只能说公司的内置ai，但是公司ai做的真不如gpt好，自己电脑也不能跟公司网络通信的，这就造成了外网ai是没法帮助内网自己的。但是机器人跑算法出的bug，自己是不一定分析出来，即使Info很多条，有时候没办法知道逻辑哪里出了问题，这时候ai强大的助力就能够体现出来了。大模型用不了，诡异的机器人算法调试真的会崩溃。

现在在互联网上搜索AI Agent开发面经，你会得到五花八门的问题。他们从模型数据清洗到某个具体的框架使用细节，从真实案例到开发理论，似乎AI Agent 开发和我所认为的调一调API，写一写Prompt不太一样。 可，事实真的如此吗？ 澄清概念 在解决上述问题之前，我们先对齐一下认知。 职位边界 只谈开发岗位，我们说AI 开发岗位大概可以分为三个层级  基础设施层 模型开发层 应用开发层  基础设施层是大模型以及所有程序运行的底座，模型的计算管理，数据管理，服务，监控都归他们负责。这一类要求有架构能力，大模型与硬件线管知识，属于最硬核的。 模型开发层，比较陷阱。我最近买的一本书《实战AI到模...

投后端实习岗位，之前外卖点评没什么约面，现在把外卖换成之前国创的深度学习项目合适吗，不过这个项目主要也就是预处理做了点工作然后改了一点transform，bg末九本

工作中，我们经常听到序列化和反序列化，那么，什么是序列化？什么又是反序列化？这篇文章，我们来分析一个招商的面试题：为什么需要序列化和反序列化？1. 什么是序列化和反序列化？简单来说，序列化就是把一个Java对象转换成一系列字节的过程，这些字节可以被存储到文件、数据库，或者通过网络传输。反过来，反序列化则是把这些字节重新转换成Java对象的过程。想象一下，你有一个手机应用中的用户对象（比如用户的名字、年龄等信息）。如果你想将这个用户对象存储起来，或者发送给服务器，你就需要先序列化它。等到需要使用的时候，再通过反序列化把它恢复成原来的对象。2. 为什么需要序列化？“为什么需要序列化？为什么不能直接...