避雷这个茄子

我们把 AI 当做一个人：大脑（LLM）负责想与写；执行逻辑（Agent）负责推进到交付；经验手册（Skills）提供目录化的可复用 Prompt 与标准流程；工具接口（MCP）把外部能力接进来完成执。A2UI 负责把 Agent 的意图变成可交互界面，并把用户操作回传给 Agent。LLM 是这人的大脑：负责理解你在说什么、推理怎么做、把答案表达出来。但光有大脑不等于能把事办成。Agent 可以比作一个人做事的思考逻辑 + 执行逻辑：拿到目标后先梳理逻辑、拆步骤、设检查点，决定先做什么、后做什么，并在关键节点停下来确认，确保事情按流程推进到交付。Skills 是他随身带的一本经验手册：里面是...

是腾讯的csig腾讯云，前天晚上九点突然打电话约面，激动的通宵学了一晚上，第二天状态很差改了今天（以后再也不通宵学习了）感觉自己浪费了面试官一个半小时单纯手写＋场景，无八股无项目无算法，打击真的很大，全是在面试官提醒的情况下完成的，自己技术方面真的还是有待提高，实力匹配不上大厂和已经面试的两个公司完全不一样，很注重编码能力和解决问题的能力，然而我这两个方面都很薄弱，面试官人很好很耐心的等我写完题目，遇到瓶颈也会提醒我，写不出题也会很耐心的跟我讲解好感动，到最后面试结束还安慰我打算把下周最后一场面试面完之后就不面啦，如果能去实习还是很开心，但是最重要的还是好好努力提高技术以下是面经第一题// 实现一个解析 url 参数的函数function parseUrl(urlStr) {// TODO}parseUrl('*********************************************');// 返回 {a: 1, b: 2, c: 3}追问：在链接里见过什么部分？用 hash 路由的话放在哪第二题// 考虑有一个异步任务要执行，返回 Promise，这个任务可能会失败，请实现 retry 方法，返回新方法，可以在失败后自动重试指定的次数。/*** 异步任务重试* @param task 要执行的异步任务* @param times 需要重试的次数，默认为 3 次*/function retry(task, times = 3) {// TODO: 请实现}// ---------------测试示例 ----------------// 原方法const request = async (data) => {// 模拟失败if (Math.random() < 0.7) {throw new Error('request failed');}const res = await fetch('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts', {method: 'POST',body: JSON.stringify(data),});return res.json();}// 新的方法const requestWithRetry = retry(request);// 使用async function run() {const res = await requestWithRetry({ body: 'content' });console.log(res);}run();第三题就是给 retry 函数添加类型注释，用到泛型第四题：在组件库中将 Alert 用 api 的形式实现（应该就是 message 这个组件）怎么渲染到一个浮层里而不是原地渲染出来

你以为你只需要调调参数？实际上，你要面对的将是：生犯贪嗔痴戾疑，死受鞭笞斧灼烹（不好意思，杀批乱入了）。好了，言归正传，作为一个合格的视频算法工程师，大概的技术链路就如下图所示，其中最重要的就是视频画质算法（超分/去噪/增强），这一领域不可避免地要深度依赖深度学习。“深度学习”这个概念大家耳熟不一定能详，但如何系统地掌握它？也就是从“知其然”到“知其所以然”？ 阶段一：数学与编程基础 ( 2周左右，熟悉可跳过)万丈高楼平地起，在开始搭建神经网络之前，你需要掌握底层的语言（Python）和逻辑（数学）。不要被复杂的公式吓跑，我们以“够用”为标准。数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量微积分...