建行运营数据中心，北京

这家公司是通过电话直接沟通约面试，通过后HR用企业微信加微信一面：4.16 时长30min （听声音感觉是一个挺年轻的小姐姐，没有开摄像头）Vue2和Vue3的区别什么是闭包，闭包可以做什么防抖和节流的区别是什么Axios封装，异常是怎么处理的，是封装在里面还是单独拿出来的优化是怎么做的docker部署时怎么降低包的体积有没有用过CC Gemini等AI工具只会看AI生成的页面效果吗 会看实际代码吗为什么不去大厂，或者中厂还有一些可能遗忘了，无非也是一些八股反问：技术栈 答：主要是Vue二面：4.21 时长30min前面是项目拷打然后后面主要是考察对行业变化捕捉是否灵敏吧问了打包构建工具，然后...

焦虑ing，二本，绩点挂车尾，无竞赛就会个stm32和freertos，esp32。无竞赛，学历差。真让人焦虑。这是应付学校任务写的简历，说实在的，平衡车和nwatch都是跟着视频(铁头山羊，韦东山)复刻的。MQTT这部分让ai吹了一下，实际上我不会LVGL，就在简历抹去了。八股文没开始背，面试题还没开始看。需不需要刷一点算法？来不及了，才知道大三这个时候应该投简历了，骑驴找马，边投边学

29届学院本，想找暑假实习。java真的不能去搞agent吗

这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...