传音控股内推

经验就一条：Prompt 一定要拆开，任务一定要变简单。在面对小模型时，它们能力有限，如果把一堆要求（比如整篇文章+要求）塞进一个 Prompt，可能回答的就牛头不对马嘴了——不是主语识别不全，就是逻辑硬伤，或者答案缺斤少两。要把 Prompt 变成“工作流”，每一步只处理一个问题。比如“根据文章提问”，我通常拆成三步：第一步：只让模型识别文章的主语。第二步：根据主语去编问题。第三步：再针对问题生成答案。每步只干一件事，模型想出错都难。再比如做长文本的“分块（Chunk）”处理：不要让模型重写全文，除非你的token值够用，而且还会增加它的思考难度。你可以把原文段落编上号，让模型只输出：“标题...

牛爷爷们，不玻璃心，求锐评

来杭州实习的第三周，天天早九晚六感觉就已经很精神疲惫了，也没有多少私人时间，不敢想象如果是大厂的逆天作息我能活几年。果然人只有真正来上班了才知道自己想要什么，比起天天高强度被压榨拿到一份不错的薪水，我还是更喜欢能边摸鱼边混口饭吃。已经开始准备秋招找国企躺平了，大三想进国企该准备什么，是不是跟私企互联网招聘路子完全不一样，前边的准备是不是一点用没有了

题干解析 剥离题设背景即：给出一个图的邻接矩阵，求这个图有多少个联通分量 算法思路 本题是有关并查集的典型应用。同时我们注意到，我们在构建图时，任意增添一条从一个联通分量去往另一个联通分量的边都会导致两个联通分量合并为一个，因此总联通分量减少一个，初始无边的图联通分量为点的个数。同时并查集数据结构又十分便于我们进行是否在同一个联通分量的判断。 实现代码 class L547 { class UnionFind { vector<int> parent; public: explicit UnionFind(const int n) : parent(n) { for (int i ...