进入笔试，会有Java和CPP两个语言来选择大体分为选择题和算法题两种，选择题里面有单选和不定项选，难度适中，题量大概 20道总共，和我投的方向很贴合。算法题：1 木棍拼房子 用木棍搭一个房子形状，下部是一个长方形，上面是一个等腰三角形，两种共用一条边。现在手上有一堆木棍，这些木棍的长度不相同，最多用一次，问能否用给定的木棍拼凑出房子。 这个问题 本质就是判断给定的木棍里面，能不能凑出三对长度分别相等的木棍，我没有考虑是否能构成三角形，但好像也不用考虑，直接就A过了。2 好二元组 给定一个长度是n的数组，然后数组里面的元素都是一个数组，里面有两个元素，就称之为一对二元组。 可以选择一个下标，将...

家人们，有没有推荐的嵌软中大厂可以尝试一下，学历不是很过关，自认学习能力还可以，项目经历也一般般，很多厂投完直接学历筛掉了，对嵌入式的公司了解的还是不够多不知道哪些是还可以的厂。下面是我的简历，大家也拷打拷打

本2硕9，简历里就写了一个点评和一个rpc，有点焦虑，hot100写过一遍感觉和没写一样，八股每天看，但是感觉有点看不下去，看一会就没劲，求骂醒目前才开始投，投了一个vivo，一个亚马逊，一个腾讯

1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...