家人们！最近在琢磨大模型应用开发岗的项目准备，初步定了两个方向 ：做一个完整的 RAG 项目（检索增强生成），从向量数据库搭建，知识库的构建、工具的调用，到检索逻辑优化，全流程走一遍，重点体现对知识问答场景的落地能力～ 搞一个模型微调 + 部署的项目，选个具体任务（比如特定领域的文本分类 / 命名实体识别），用 LoRA 之类的方法做微调，再部署成 API 服务，配上简单的调用界面，把 “调参 + 工程化” 能力亮出来这两个项目覆盖了大模型应用的核心环节，既有算法落地又有工程实现，感觉能体现岗位所需的核心技能？有没有同行姐妹 / 兄弟给点建议呀～ 或者还有哪些项目方向值得补充？

如题，嘻嘻嘻嘻

这辈子用的最好的电脑是字节给的

3道算法题 + 1道口喷：75. 颜色分类106. 从中序与后序遍历序列构造二叉树503. 下一个更大元素 II口喷层序遍历自我介绍，性能优化做了什么安全了解吗？说说CSRF? 具体怎么被攻击？怎么发出恶意请求? XSS怎么攻击？怎么防止XSS？了解浏览器沙箱吗？跨域呢？cookie会跟随请求发送吗? 怎么向跨域接口发起POST请求？cookie有哪些字段？怎么样向所有子域分享一份cookie说说看缓存？强缓存如果想要临时清除用户的缓存该怎么做？还有什么状态码？大文件上传会自动分片吗？