大疆嵌入式进度

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现在大家都啥进度，听说有的已经下意向
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还在面呢
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发布于 2025-09-18 00:31 北京
补个等一面
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发布于 2025-09-17 09:41 上海
终面面完10天了，官网还是终面进行中
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发布于 2025-09-21 17:02 陕西
发意向的兄弟萌终面玩多久发的呢？
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发布于 2025-09-16 21:13 广东
式试我司
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发布于 2025-09-26 13:41 广西
就我还在筛选吗
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发布于 2025-09-21 19:37 上海

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01-24 15:42
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大学爽玩了3年的混子，大多技术栈仅仅知道皮毛不要细看下面的专业技能，全是抄的，实际上稍微深一点就不会，各方面八股搜集全面了，但还没有开始系统性的理解记忆。项目 点评+自己搞出来的小巧思玩具项目，理解深度还有欠缺，需要慢慢全面搞清楚就这个简历而言，大佬们有什么建议吗因为hot100还没开始刷。准备寒假把简历打磨实践好，八股理解理解记忆，到开学刷刷算法，打算无实习直接冲暑期实习了
冰炸橙汁_不做oj版：就第一个项目而言纯堆技术栈啊，没有量化成果支撑，培训班味太浓，罗列了一堆中间件，但是只用了极大提升、显著降低这种词，而且你所谓的ai改造就存在于标题中，ai具体怎么用的是一点没说啊
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01-03 19:22
宁夏大学 产品经理
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昨天 10:49
滴滴_测试开发工程师
你的 RAG 系统可能正在“杀死”大模型的灵性
原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...
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