先说说个人的刷的题量截图如下：原则就是：在理解题解的之后，多多益善。做题主要学的是一种思想，学习做题的思路。参加OJ题目类型有：双指针滑动窗口二分前缀和模拟分治链表哈希表字符串栈队列 + 宽搜优先级队列BFS 解决 FloodFill 算法BFS 解决最短路问题多源 BFSBFS 解决拓扑排序递归回溯搜索递归算法搜索算法（主要是深搜）回溯与剪枝floodfill 算法记忆化搜索动态规划斐波那契数列模型路径问题简单多状态 dp 问题子数组系列子序列问题回文串问题两个数组的 dp 问题01 背包问题完全背包问题二维费用的背包问题似包非包卡特兰数贪心#程序员找工作至少要刷多少题？#

简历该咋优化啊，双9 电子硕士转码 简历不知道怎么优化，求拷打，需不需要一个微服务的项目呢 找暑期实习的话

沟通2000＋才发现原来自己这么菜，100个要简历的，最后只有一个小公司offer，还是Python后端，面试官人很好，让我进去慢慢学，但是实习薪资勉强够房租，牛牛们要不要付费实习

背景概述：为什么要写这个呢？虽然现在大模型很火，但对于我们工程同学来说，把大模型当一个黑盒用就好了。一开始我也是这么认为的。直到我在小红书做到了一个需求在小红书的时候有一个需求是优化组内一个 agent 项目的响应和结果优化，这个 agent 是一个复杂的商业助手，并不是说技术很难，但要分析的广告业务很复杂，有上千个指标，好几种场景，prompt非常长，如果输出的效果不好，是没有人愿意用的。用了很多优化手段，比如并发查数据等等。有一天这个项目的正职同学和我说，他和算法那边的同学交流，说可以把我们动态拼到 System prompt 的指标数据拼到用户的 query 里面，这样就可以利用模型的 ...