Finally

第一部分：Prompt 工程 一、调优哲学（五条优先级原则） 在动手改任何 prompt 之前，先用这五条原则做方向判断： 聚焦优先于全面。 先保证主任务稳定完成，再补充细节。一个能把核心事情做对的 prompt，比一个面面俱到但哪个都不太稳的 prompt 有价值得多。 场景优先于通用。 不同场景的必要字段不同，不能机械套模板。先问自己：这个场景里，什么字段缺了会让结果失真？先保这些，再优化其他。 结构优先于辞藻。 清晰的模块化结构比"高级角色设定""华丽描述"更有用。模型不需要你用精美的语言描述任务，它需要你把任务说清楚。 定性优先于精算。 LLM ...

求助，这个靠谱吗，突然收到的消息，但我是直接投的官网没有通过牛客啊

这个简历大家能不能帮忙提提建议呀

1. 手撕：给定一个大小为 n 的数组 nums ，返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。2. 解释摩尔投票法的思路，为什么用这种方法？3. 为什么不用哈希表？4. 哈希表的扩容机制是什么？5. 扩容时的时间复杂度？6. 用HashMap的总时间复杂度7. 如果所有元素都不同，哈希表的内存占用会怎样？8. 如果用摩尔投票法， 不存在超过半数的元素，如何识别？9. 场馆预订平台的框架和技术选型，用了什么框架？10. 如何实现存数据库一致性11. 如何用Canal监听MySQL binlog？如果是大规模数据，用几台Canal12. 那数据量很大的话，单台...