前言:在数学学习与计算机编程中，我们经常需要计算两个数字的最大公约数。它既能简化分数计算，也是密码算法、数据运算里最 基础的常用在数学学习与计算机编程中，我们经常需要计算两个数字的最大公约数。它既能简化分数计算，也是密码算法、数据运算里最基础的常用工具。 从古至今，人们总结出两种最经典、流传最广的求解方法：更相减损术与辗转相除法。两种算法底层逻辑相通，都依靠数字公因数不变的数学规律缩小数值，但运算方式、速度效率截然不同。 本文用最简单直白的语言，不带复杂公式，一步步拆解两种算法的原理、过程与优劣对比，带你彻底看懂古人智慧与现代最优解法的区别。<1>更相减损术 #include &l...

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

说个可能不太"ZZ正确"的大实话：大厂实习经历在找工作中的加成，比你想象的大太多了。我去年暑期在某大厂做推荐系统实习，说实话活不算特别有深度，主要是做特征工程和一些AB实验。但秋招的时候，简历上这一行带来的好处是全方位的。首先是过筛。投了20家，70%的简历通过率。我室友背景跟我差不多，但实习是一家没听过名字的小公司，15家过了3家。你说是能力差距吗？不是，纯粹HR看到大厂名字就默认你至少不差。其次是面试氛围。面试官看到你在xx厂实习过，态度明显不一样，会默认你的基础能力没问题，更多地聊项目思路和方向判断，而不是从头盘问你基础知识。我室友面试经常被追问八股文，我反而很少被问到。

1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...