1. 谈谈深度学习中的归一化问题深度学习中的归一化，核心目的是让不同层、不同特征的数值分布更稳定，从而加速训练并提高收敛稳定性。常见归一化包括输入归一化（如像素缩放到[0,1]）、BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm。BatchNorm在mini-batch维度统计均值方差，适合CNN场景；LayerNorm在特征维度统计，常用于NLP和Transformer。归一化可以缓解梯度消失/爆炸、允许更大学习率、降低参数初始化敏感性。 import torch.nn as nn # CNN里常见 BatchNorm2d cnn_block = nn.Sequential( nn...

在boss上投简历，沟通和投出去的比例是12:1，是我简历不够好吗，还有什么能优化的地方

寒假4场线上面试都黄了。开学返校，千里迢迢，路程25h。到校就是打扫卫生，整理杂物。第二天满课，有事没午休，晚上睡觉漏风着凉，终于是把自己累感冒了。结果感冒了才想起来自己还有一个一面测试题没写，但是昏昏沉沉看不下去；又想到今天boss还没投满150，得赶紧投完；之后又想起自己还没看课学习......焦虑，急躁，颓废，厌恶......各种情绪交织，终于接受了。谁让自己高考前想得太多，井底之蛙，没有想学习的心呢；谁让自己大一什么寻找幸福的意义，加入学生会和社管，忙成陀螺拿奖学金呢；谁让自己大二开始摆烂陷入无尽的虚无主义，而执行力--啥也不干呢。所以没办法，如今的结果，都是过往的自己一步步堆积出来的，自己认，自己扛。我大抵是病了。高中疫情居家放假，病痛缠身但不会想学习的事；如今病了，想的是好倒霉，打乱了许多计划，干不成很多事。对自己好一点，一路的风景何尝不值得我们驻足欣赏。那些过去没掌握的东西，不是失去了，而是在未来等待，一步一个脚印慢慢来去拾起来就好了。戒骄戒躁。

先简单做个自我介绍。你现在还在实习吗？说一下你实习时候的工作。这几项工作都是你独立做的吗？你主要负责哪一个？RAG和传统搜索有什么区别？为什么不直接用关键词检索？举个例子，智能体和大模型怎么交互、协同？工作流程是什么？检索这块你做过效果上的优化吗？有具体的优化案例吗？从效果不好到变好的过程。怎么保证积分可靠性，防止多扣/多增？分布式锁原理大概是什么？SETNX 的功能是什么？加锁后进程异常退出，锁泄露怎么办？介绍一下 Spring AI 这个框架。是用 workflow 方式搭建的 agent 吗？用 Spring AI 写一个 agent 的过程大概是什么样的？整个过程完全是大模型自己决策吗...