下午17点面试是不是等于KPI面了

我是最近才开始用cursor并且使用一些国内外的编程模型，我发现不管是国内的还是国外的模型，在进行长对话之后大概率都会有幻觉情况。我现在的解决方法就是从prompt和rule上下手。将一些常用的代码规范和数据库表设计规范整合成rule，这样在编写prompt的时候可以轻松一点不同的职责需要创建不同的rule，比如最近在写毕设时就会涉及到原型设计、前端编码、后端编码以及数据库表结构的设计，这就得编写四个rule，如果写到一个rule中会使规则文本过长，对模型也是一种压力，分开设计可以让ai在扮演不同角色的时候单独使用不同的rule。在编写prompt时，主要就是以角色+需求来写，需求尽量精简即可...

大三前端但是0实习，1月陆陆续续面了MiniMax，字节，小红书、米哈游、虾皮，除了字节发感谢信其他在泡池子今天boss上一个小厂hr打招呼，感觉条件挺优厚的，感觉可以干到4月再面暑期问问牛油们可以去试试嘛1.29新编虾皮日常oc了，多面中大厂总有机会的🥹

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

1. SIFT、SURF 和 ORB 的区别SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)提取尺度和旋转不变的关键点，匹配精度高，适合复杂场景缺点：计算量大，早期受专利限制SURF (Speeded-Up Robust Features)SIFT 的加速版本，计算速度快，性能略低于 SIFT缺点：仍受专利限制ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)免费开源，速度快，适合实时应用缺点：特征点稳定性比 SIFT/SURF 稍差，抗尺度能力弱2. 如何使用 ORB 进行特征检测ORB 是快速特征检测算法，结合了 FAST 关键点检测...