offer抉择

我是最近才开始用cursor并且使用一些国内外的编程模型，我发现不管是国内的还是国外的模型，在进行长对话之后大概率都会有幻觉情况。我现在的解决方法就是从prompt和rule上下手。将一些常用的代码规范和数据库表设计规范整合成rule，这样在编写prompt的时候可以轻松一点不同的职责需要创建不同的rule，比如最近在写毕设时就会涉及到原型设计、前端编码、后端编码以及数据库表结构的设计，这就得编写四个rule，如果写到一个rule中会使规则文本过长，对模型也是一种压力，分开设计可以让ai在扮演不同角色的时候单独使用不同的rule。在编写prompt时，主要就是以角色+需求来写，需求尽量精简即可...

入职B站前端实习的第一周，最大的感受就是"二次元浓度"真的很浓！从电梯里的手办到同事们的工位装饰，处处都能感受到浓厚的二次元文化氛围。工作时间很人性化，10:00-19:00的弹性工作制对实习生很友好，基本不加班。最惊喜的是团队氛围超好，mentor特别nice，会耐心指导技术细节，还会主动分享职业发展建议。入职第一天就做了破冰小游戏，很快就和组里的哥哥姐姐们熟络起来。技术上收获很大，能接触到真实业务的完整开发流程，从需求评审到代码review，再到性能优化，每一步都有资深工程师指导。每天还能看到各种新番讨论，感觉在兴趣驱动下学习效率都提高了不少。真的是"梦中情司"了，强烈推荐给热爱二次元文化又想提升前端技术的小伙伴们！

昨天开始在ssob打招呼，打了一百个招呼，投出去十份简历，今天被约了一个面试，但是这个好像是产品，我投的大部分都是开发😭，咋准备呀，简历其实优化了很多，感觉有点心虚了

1. SIFT、SURF 和 ORB 的区别SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)提取尺度和旋转不变的关键点，匹配精度高，适合复杂场景缺点：计算量大，早期受专利限制SURF (Speeded-Up Robust Features)SIFT 的加速版本，计算速度快，性能略低于 SIFT缺点：仍受专利限制ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)免费开源，速度快，适合实时应用缺点：特征点稳定性比 SIFT/SURF 稍差，抗尺度能力弱2. 如何使用 ORB 进行特征检测ORB 是快速特征检测算法，结合了 FAST 关键点检测...