第 53 题：上下文压缩（Context Compression）在长文本场景的应用 题目 解释上下文压缩（Context Compression）技术在长文本场景的应用。 一、为什么需要上下文压缩？ 长文档、多轮对话或大量检索结果会占满 context 窗口，导致：超出模型长度限制、重点信息被挤到边缘、成本与延迟上升。上下文压缩 指在保留关键信息的前提下缩短或摘要送入模型的文本，使更多内容“塞得进”且关键信息不丢。 二、常见做法  摘要：对长段做摘要（用模型或抽取式摘要），只把摘要放入 prompt；适合“只要大意”的问答与检索后阅读。 选择性保留：按相关性或重要性筛选句子/段落（如用检索分...

本2硕9，力扣是没刷完的，八股是没背完的，准备先投中小厂练练手，逼自己先面试找找感觉。大厂到底什么时候才配投啊，看了面经能掰扯的最多才一半

海投了五六百份了，都没有回信，全都已读不回，没有约面，小厂实习也没有几个回的，211本这个简历很差吗，是不是再快速补一个agent项目，再补点agent知识，往agent开发那里靠靠，面试才会多一点？求大佬指点引流：腾讯，阿里，字节，pdd，米哈游

各种拷打项目，由于和之前实习岗位挺类似的，拷打的很细   C++中，unordered_map和普通的map有什么区别？   unordered_map什么时候触发扩容（rehash）？解决哈希冲突的算法是什么？  首先明确哈希的本质目标——将键（key）快速映射到存储位置（数组索引）。实现步骤可分为四层： （1）定义键值对结构； （2）设计哈希函数，将key转为非负整数索引； （3）处理哈希冲突（多个key映射到同一索引）； （4）当负载因子（load factor = 元素数 / 数组长度）超过阈值（如0.75）时，触发扩容与重哈希（rehashing），保证性能稳定。 重哈希的过程（以链...