网龙网络内推 网龙网络内推码

1.项目2.linux文件管理命令：文件名、大小、递归查找查日志某个状态码个数、某状态码出现对应的最早时间进程管理、系统监控、脚本后台运行虚拟内存3.tcp、滑动窗口、拥塞控制、url解析请求全过程4.中间件5.python

27届，bg双非本211硕，0实习找暑期，简直是地狱难度，要么简历挂，要么笔试挂，总算有约面的最多到二面也杳无音迅，某天晚上一时冲动投了字节（因为传说中的面评机制导致我一直没敢投，本来是打算先找个中小厂填简历，等秋招再面字节）没想到顺的不可思议，第二天hr就打电话约面了tl：3.30一面，第二天约二面4.3二面，隔一天约三面4.9三面，结束后10min约hr面，hr闲聊确认到岗时间，当场口头oc回想起那段日子，真是相当煎熬的一段时光，基本每个小时都忍不住检查邮箱，效率也是真的高，我都没想到简历能被捞这么快（点名某鹅某为，到现在都还在泡池子气笑了）最大的感受就是，实习这事是真的玄学，一个月前还在为实习天天愁的睡不着，做梦也想不到一个月后能坐在宇宙厂工位上。有时候被拒绝也不一定是你能力的问题，横向竞争太激烈了。千万不要灰心，保不准哪天就柳暗花明了

已经投了995了马上1000了为什么还是没有面试，到目前为止只有一个笔试和一个小公司的ai面试。到底是哪里出了问题。大佬们看看到时候哪里出现问题了，谢谢大家

1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...