总结：先谈谈实习的意义> 一句话就是包装简历，公司Title、实习业务等都帮忙润色简历，给简历加上亮点。有些岗位如运营、产品完全靠实习撑着，研发和算法岗没实习还可以通过项目和论文撑一下，看具体岗位的往届应聘者的经历，参照着做这部分我聊聊我个人的三个关注点：1.去那实习? 2.实习目的是什么？3.是好是坏?去那：BAT>大厂核心业务>中大厂核心业务>大厂边缘业务，业务推荐：电商、短视频等，累但垂直公司多为啥：不可置疑，现在中大厂挺看重实习的，是筛简历+排序的重要指标。对于我们就是去"润色简历"，提高个人竞争力。所以，对于实习生自己，就是快速Landin...

牛客上看到好多28届双非oc大厂日常 羡慕死了  学了一年 每天6-8小时没停过基本 双非就像有案底一样 投了一段时间 中小厂没一点声音 boss上也是大部分已读不回 就几个要简历 😭😭😭

发70个邮件让我完善简历，我还以为被网暴了。说的就是你慧策，发邮箱让参加宣讲会，说参加完后就给安排面试。技术岗上来来了一句：只要92或双非ACM银牌，66666。说双非本只能投销售类，后期能转岗（虽然但是就你小子公司的hr已读且回复，那有毛用），92才不去你们那破公司，双非本就和有案底没区别。———4.21更新贵公司的高级员工您来私信骂我也没用哈，风评不好谁的问题谁自己心里清楚，有这时间建议提升自己，完善公司制度，而不是来骂我这个连入场券都没有的破学院本

在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...