He To Be

9硕软开岗，总包25w 月到手多少啊。第一年年终奖正常发吗？

一、 引言：你我皆是 “草台” 演员？解码职场 “草台班子” 的前世今生1.1 什么是职场 “草台班子”“草台班子” 一词，最初源自戏曲领域，指的是那些演员人数有限、演出设备简陋，长期辗转于农村集镇，在临时搭建的草台上进行表演的流动戏班 。它们没有固定的演出场地，也缺乏专业的舞台设施，靠着演员们的一腔热情和简单技艺，在乡野间为百姓带来欢乐。时光流转，这个词被巧妙地引入职场语境，用来形容那些临时拼凑、管理松散、成员专业能力参差不齐的团队。在竞争激烈的职场中，这类团队就像职场丛林里的 “杂牌军”，行事风格往往缺乏章法，应对问题时手忙脚乱，给成员和公司都带来不少困扰。尤其在互联网行业，快节奏的迭代、...

ollama v0.14.0发布：全面进化的智能Agent、Anthropic API兼容、图像生成模型实验性支持震撼登场！🚀 一、全新实验性CLI —— 智能Agent登场在本次版本中，通过运行命令：ollama run --experimental即可开启全新的 Ollama CLI。它集成了一个 Agent Loop （智能代理循环机制）以及一个 bash工具。这意味着开发者可以在命令行环境下与模型进行更自然的互动与任务自动化，显著提升多任务处理与交流体验。🧠 二、Anthropic API兼容性增强Ollama v0.14.0新增了 对 /v1/messages API 的支持。这让使用Anthropic生态的开发者可以无缝接入Ollama的模型能力，实现跨API兼容与迁移。这一更新为构建更开放的多模型协作环境奠定了基础。⚙️ 三、Modelfile新指令 —— REQUIRES版本声明本次更新引入了一个重要的新特性：REQUIRES命令。开发者现在可以在 Modelfile 中声明指定Ollama的版本要求，用于确保模型运行的兼容性和稳定性。这提升了模型部署时的版本管理能力，使项目环境更加可控。💾 四、内存与显存优化在硬件适配方面，Ollama v0.14.0带来了两项关键修复与优化：• 避免旧模型在低显存系统上进行显存估算时出现整数下溢问题。• 针对AMD集成显卡（iGPU）进行了显存测量精度提升，显著提高在Linux平台下的性能表现。💻 五、UI与代码高亮新体验Ollama的应用界面现在支持 Swift源码高亮。这让开发者在查看或编辑模型相关代码时拥有更直观且友好的体验，进一步丰富了多语言支持环境。🧩 六、嵌入安全性检查机制v0.14.0强化了嵌入数据的稳定性：当生成的 embeddings 返回 NaN 或 -Inf 值时，系统将直接返回错误提示。此举有效防止下游模型处理异常数据，从源头保障计算稳定性。📦 七、Linux安装包全面升级Ollama的Linux安装文件现在采用 zstd压缩格式（.zst）。这不仅提升了压缩效率与安装速度，同时减小了文件体积，优化了分发体验。🖼️ 八、实验性图像生成模型支持 —— MLX引擎加入最大亮点之一是：Ollama v0.14.0正式加入 MLX实验性后端引擎，并首次引入了 图像生成（image generation）模型 支持。开发者可使用新加入的“z-image”原型模型，体验图像生成能力的初步功能。这标志着Ollama开始跨越从文本到视觉的界限，迈向多模态智能阶段。🔧 九、更多实用优化除了主功能更新外，v0.14.0中还包括多项重要改进：• 新命令：ollama stop all —— 一次性停止所有正在运行的模型，节省重复操作时间。• 修复与优化 文档中的 Markdown 链接、API示例渲染、curl相关代码片段等。• 改进模板渲染与工具调用JSON顺序保持，确保Agent循环与工具定义在执行过程中的数据一致性。• 用户界面优化：Agent界面进行了重新设计，采用极简风格，改善交互流畅度。• Docker构建优化与依赖更新，提升容器化部署的稳定性。

50min整体以项目为主 穿插了一些八股1.自我介绍2.项目3.设计模式4.如何设计灰度发布 nacos5.多规则令牌桶限流怎么设计6.redis hash底层数据结构 pipeline等7.分布式事务8.springboot starter自动装配原理9.反问