虾皮11.25面的后端一面 还有机会吗

题目叽里呱啦说了一大堆，实际上就是求每个t的最小值，加起来自然就是全部t的最小值了。这个t的表达式看着就有点像是高中见过的对勾函数，可以直接通过数学方法求最小值。在函数t中把欧式距离e看作常数，对k求导得令导数为0，可解得k为注意到我们求得的k可能会小于0，当小于0的时候令其等于0即可。然后再回忆一下c语言中的对数函数求自然对数 ln(x) 的函数为 log(x)求以10为底的对数log10(x)的函数为log10(x)求其他底数的对数需要使用换底公式，如求以2为底的对数log2(x) 的函数为 log(x) / log(2) #include<iostream> #include...

感觉自己没什么竞争力，项目和实习也都很常规，不知道怎么改了，求佬们帮忙提提建议

项目部分有什么要改的吗？之前有两个项目，都是烂大街的，删了一个项目已经有提离职的打算大学比较摆烂，所以没有什么奖项，英语四级过了，六级考了两次，后面没学就不考了（所以英语也是一坨）

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...