求助大佬，校招二选一

1. 项目拷打2. vector vs 普通数组vector：动态扩容、连续内存、自动管理内存、安全、支持迭代器、自带API普通数组：静态大小、栈/静态分配、手动管理内存、无边界检查日常开发优先 vector，极致性能场景可用数组3. vector push_back 均摊 O(1)采用指数扩容（1.5倍/2倍）扩容次数极少，所有插入的总拷贝次数为线性级均摊后每次插入效率为 O(1)4. vector vs listvector：连续内存、随机访问快、尾插尾删快、CPU 缓存友好list：链表结构、任意位置插入删除快、迭代器不失效、随机访问慢遍历读多用 vector，频繁中间插入用 list5...

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

岗位：字节跳动 机审策略与工具运营面试时长：约30分钟 一、面试总体情况：本次面试围绕候选人的大模型应用经验展开，面试官重点考察了RAG知识库设计、Agent工程落地、模型评估、内容安全治理等方向的能力。面试官所在团队聚焦今日头条平台内容风险治理，业务场景与候选人过往经历（电商客服智能化）存在一定差异，因此面试中涉及较多跨场景的迁移与延伸性考察。二、问题1、RAG知识的来源、清洗、打标、上线、清退的完整运维路径是什么？2、知识库中过期/错误内容如何触发清退？维护标准是什么？3、业务链路上线后主要看哪些衡量指标？4、置信度与意图识别如何结合使用？如何分级路由？5、大模型幻觉问题有哪些常见表现？你...