本人背景：人力方向，四段实习（三段甲方HR，一段运营）。3月初开始主攻大厂及垂直赛道独角兽，到5月底基本收官。总共投递50+，进入面试/评估环节20+。最终拿到一家招聘岗（游戏）、一家人力管培生和一家垂直赛道头部公司的HRBP以及一家新能源行业组织发展岗位​ 的offer，正在纠结。都说金三银四，但今年的HR赛道，卷得别有风味。以下是结合我个人经历的总结，希望能给同在人力赛道的友友一点参考。简历/评估挂这一关，挂得最多。人力岗位的简历筛选，匹配度和实习经历相关性权重极高。想走人力赛道的同学一定要实习！！！阿里（基本锁死内部转岗和继任）字节-多个HR岗（竞争白热化，之前面过，非常专业，对简历里的...

想在暑假找个日常实习，有什么建议吗哥哥们

现在找个10k的工作都需要92学历了吗

在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...