26届女硬件工程师丨正浩创新面经及流程9.1一面1.自我介绍2.有无相关电源设计项目或经历，并浅谈3.DCDC拓扑手撕（但是我当时没带纸笔所以口头描述），BUCK和BOOST，同步异步的区别和优缺点，同步电路的控制方式（施加什么PWM波形，如何控制MOS通断）4.项目中最有挑战性的部分，怎么解决的，然后会深挖这一部分再提问（这个问题出现的根本原因，下次如何避免）5.面试官说我专业其实不是很对口，不是电气工程专业，所以问的比较浅，大家仅供参考9.2收到笔试链接，非笔试，为性格测试9.5收到二面短信9.8 二面，没有技术问题，主要问了在校做过什么项目，调试遇到什么问题，除此之外有没有做过电源相关项...

我这个招呼话术用了好几年了，就是个美好的祝福，一般收到的回复都是"下班就去买彩票“”这个招呼真特殊“”这个真得接""真中了分你一半“”谢谢你,也祝你暴富“这样理解的还是第一次见，真是没招了啊家人们招聘

本人双九（一般的985）现在🐻厂实习字节hr两次电联同一个职位的实习，问我考不考虑，第二次说的很恳切🐻厂给的测开，字节给的后端本人还没确定，秋招走大厂还是走央国企，目前暂时偏向稳定，更倾向于在江浙一带工作犹豫的点:1.目前组内氛围好，mt也好，组长也好2.如果再面试，我需要重跑我的项目，再准备+八股+手撕，会很累3.如果准备不充分，怕脏面评

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...