【南京华为OD急招】

腾讯后端日常实习一面面经实习：1.遇到的最大挑战2.如何看待微服务3.使用的框架都有哪些4.怎么使用的Redis5.如何与用户实现交互6.数据是如何存储的八股：1.HTTP与HTTPS的区别是什么2.HTTP与HTTPS的性能差异3.如何优化TLS性能4.是否了解docker5.Linux中如何查看CPU和内存信息编程：单词频率topk反问腾讯2027届可转正实习启动！无限复活甲，鹅厂不设限：1. 只要当前未在面试流程中，可随时切换岗位，投递无上限！2. 如3个工作日后意向部门未发起面试，全公司所有岗位/部门均可能向你发起面试，发起次数无上限！3. 同学可根据个人意愿拒绝面试，腾讯承诺，拒绝面...

我这个招呼话术用了好几年了，就是个美好的祝福，一般收到的回复都是"下班就去买彩票“”这个招呼真特殊“”这个真得接""真中了分你一半“”谢谢你,也祝你暴富“这样理解的还是第一次见，真是没招了啊家人们招聘

众所不周知（本人瞎编的）如果进大厂是玩游戏赢了mvp，那我们可以简单粗暴把拿下mvp的同学们分为高学历，强能力和关系户也就是数值哥，手法哥和机制怪那我们再回过头看这个问题，也可以简单粗暴的理解为：数值哥以为自己老有操作了；手法哥以为自己数值老高了；机制怪以为自己两者兼顾呢~

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...