面试官：你还有什么想问的吗？ 我：什么时候给我发offer？↑如果你不是很想要这份工作，也可以像我这样问。关于反问环节，很多朋友应该很迷惑，“我真没什么想问的，但是不问有点尴尬，要不问点啥吧？”我也是从这个阶段开始的，但是在我面试了众多公司的AI算法工程师后，还是总结出一些规律。我们应该先明确的是——反问环节对我们的帮助有哪些。首先，通过提问，我们可以直接或间接地获取信息。这个信息包括但不限于： 1.公司产品线，这个是相对容易问到的，例如“我了解到我们公司有xx产品，我想问下您具体是负责哪个业务的？”这个问题是一个不会出错的问题，主要是帮我们判断“这个公司做的事我真的感兴趣吗”，以及引出后续的...

如果有申请过大厂岗位的同学们，应该都知道有算法手撕这一关，虽然大家都十分甚至九分的讨厌，但每一个志愿“冲大厂”的小伙伴总是没办法绕开痛苦的“Hot100”，无论双非还是92本硕都是一样的折磨，特别是现在AI的发展，你可能绞尽脑汁蹲个半天都想不到思路，让AI咔嚓咔嚓就A出来了，挫败感真的不要太强。不过，我的意思是，反过来说，是否可以认为我们的身边多了一个低成本、随时响应还能因材施教的老师？本文以Leetcode平台的Leet AI为辅助工具，抛砖引玉一下如何利用好AI提高刷题效率，让刷题の痛少一点。【因为习惯了使用markdown语法做笔记，所以1234点下文列出，并不是AI生成的水文，至少把提示词复制粘贴走都行~】1. 0思路的情况：最痛苦的新手期应该就是0思路的情况了，这个阶段能不能读好题目都是问题，所以我们可以让AI协助我们理解题干：我：题目xxx，我不太明白这个题干的含义,请用我能够理解的方式告诉我题意和初步的思考方向，然后向我抛出有关解决这个问题的问题，以启发我逐步的解决问题，注意不要直接透露代码和答案。AI：...在AI输出完毕后，你就可以把AI的解读和题干比对起来理解题目了，但无论如何都要注意，不能直接让AI替你代劳任何最终需要你独立完成的内容，后续我们利用AI带刷而非“代刷”也要遵循这个第一性原理，否则不仅不会提升你的编码能力和算法水平，反而会因为AI的“娇生惯养”陷入自己好像懂了但其实独立做想不出来的情况。题干厘清之后，AI往往会按照提示词所说留下几个问题，而你就要接住AI的话茬回答这些问题，如果你可以很自信的把问题厘清，那么对你来说，撕出来只不过是时间问题，但大多数时候，连AI的问题都接不住才是常态。接下来我主要从两个方面给出提示词的指导和学习建议。2. 算法思想的欠缺：在这种情况下，可能我们对这个编程语言的语法和数据操作方法都比较的熟悉了，而对算法思想的了解过浅，这种情况反而不太好应付，如果条件允许，系统性学习和构建知识体系一定是最优解，但100分有100分的做法，80分有80分的做法，这是我的参考建议：我：问题xxx，请告诉我这道题目可以使用哪些算法思想？然后介绍这些算法思想的原理，优缺点和使用该方法的思考方向，不要直接提供代码和答案。AI：...在AI输出完毕后，你就可以感觉到开了全图视野一般的通透，而且，我们得承认一点，算法练习的方法本来就是因人而异的，如果你已经感觉有一些思路，就可以沿着AI给你的“点拨”往下挖，从暴力方法到更加精巧的方法，一点点摸索出来，这种方法当然记忆更深刻；如果你的时间紧迫，也可以去B站、牛客或者其他交流算法的平台直接搜索相关算法思想的文章、视频，系统性的学习也能提高你的潜力，于长期来说好处更大。3.编程能力的短板：还有一类情况，其实比“算法思想不懂”更隐蔽，也更常见——你大概知道这题要用什么思路，但一到真正用键盘开搓就卡住了：要用什么数据结构？ 方法名字是不是记错了？这并不是算法能力的问题，而是纯粹的编程熟练度不足。这个阶段，AI的定位就不该是“算法老师”，而更像是一个“编程教练”。你可以非常明确地告诉 AI：你不是要答案，而是要补齐能力短板：我：针对这道题目，我在实现过程中可能会涉及到的语法点、常用方法、关键字有哪些？请按模块列出来，并告诉我每一类我应该重点补什么，不要直接输出答案，给出简单概要即可。AI：...AI 通常会把问题拆解成几个层面，比如数组/字符串操作、哈希表使用、递归或迭代的基本结构等等。这个时候你要做的恰恰不是继续追着 AI 问，这种行为说实话，和让AI手把手喂饭没有区别。你要做的恰恰是顺着它给你的“目录”去自己补课。比如它提到了某个你不熟的 API，你就老老实实去查菜鸟教程、MDN、官方文档，看示例和输出，实在不行就在本地写个文件试一下。这一轮的核心目标只有一个：让“写不出来”变成“写得慢但能写”。一旦你能完整地把代码敲出来，哪怕是丑一点、慢一点，算法题对你的心理压迫感都会骤降，毕竟未知才是恐惧的来源。4.更进一步：当你已经靠自己把题 A 出来了，不管过程多么磕磕绊绊，这一步非常关键：不要立刻点下一题。这是很多人刷题效率始终上不去的根源——只追求“过题”，而不追求“成长”。这个阶段，AI 的角色要发生一次升级，从“提示者”变成“审稿人”。你可以把你已经通过的代码完整丢给 AI，让它在更高维度帮你打磨:我：这是我自己独立完成并通过的解法，请你从代码可读性、结构合理性、时间复杂度、空间复杂度几个方面帮我分析是否有改进空间，并说明每一处改进背后的理由。AI：...这一轮反馈的价值非常高。一方面，AI 会帮你指出一些你根本意识不到的问题，比如说不太规范的变量命名，歪打正着的结果，另一方面，更重要的是，它会把“为什么这样写更好”讲清楚。你不是在抄优化版本，而是在对比、理解、内化，这个过程本身就是一次强化学习。慢慢地，你会发现一个变化：下一次遇到相似问题时，你就可以更加自然的去尝试推理，从最好想的暴力做法，再根据题目的需要去自然而然的追求更优解。总结一下，AI 带刷算法，本质上不是替你刷题，而是帮你把“卡住的地方”一段一段拆掉。0 思路时，用它帮你读题、引导思考；算法思想不足时，用它帮你打开视野；编程能力短板时，用它帮你精准补语法和 API；已经 A 出来之后，再让它帮你复盘和优化。当然，还是得强调一下，但有一个前提始终不能变：最终写代码、做决策、承担错误的人，必须也只能是你自己。如果你学有余力，一定要在每一类题目后做一次简短总结，用好markdown笔记，记下这类题的通用套路、易错点和自己的理解盲区，下次遇到这道题，就算掉进同一个坑了也不在意摔得太惨。唉，如果我们开始真正的把 AI 用成一个辅助工具，而不是拐杖，刷算法这件事的心理负担会明显下降，只要试一下就能感觉出来，即便是被 Hot100 追着跑，也可以稍微少喘口气，这就是AI带给我们的实打实的好处所在。希望这篇文章可以帮到正在算法中痛苦折磨的你，如果可以的话，点个赞收个藏谢谢喵，有什么好的方法也欢迎在评论区分享~

当供应链遇上“数字盾牌”：物流安全的新纪元物流与运输安全解决方案，是一套融合技术、系统与管理策略的综合防护体系，旨在守护货物、人员、设施乃至数据在整个运输链条中的安全。从防范盗窃、损坏到抵御网络攻击和运营中断，其核心使命是确保全球供应链的完整性、可靠性与高效运转。万亿赛道加速前行：一个稳健增长的安全市场根据GIR（Global Info Research）调研，2024年全球物流和运输安全解决方案市场规模已达694.04亿美元，预计到2031年将攀升至1015.45亿美元，2025至2031年间以5.6%的年复合增长率稳步扩张。这一稳健增长的背后，是全球对供应链韧性与安全性的空前重视。三大支柱...

我的第一个项目是尚硅谷的电商数仓作为一个刚刚找实习的大学生，你没有很强的业务积累，即使使用学校自己的项目，也都是很浅显的小项目，缺少市场检验；我的建议是要学就要学市面上最经典的项目，慢慢的磨练自己的技术，也不要担心项目烂大街，面试重点考察你个人有没有技术积累，可以自己做一下扩展小demo。当然我所说的经典项目不是跟着b站视频跟着敲一遍就可以了，要自己独立完成一个整体的项目流程，从需求设计到代码开发。。。。有自己的改进demo，有自己的总结