南京电信二面内容是结构化还是技术面

与其说是避坑笔记，不如说是一个系列的开篇，后续更新跟进信息会放在评论区，最近关注到AI+CFD/CAE方向的活跃程度，也觉得是一个AI渗透的重要指标，校招或者比较关注发展性的求职者，可以把该方向作为一个重点关注方向，AI进入游戏、金融和互联网都还算是圈禁在虚拟世界，一旦在CFD方向有很大的进步，相信制造业企业都会跟进，相比传统的视觉找缺陷做诊断，个人认为这个方向在重新定义机械和结构岗位的工作内容，个人非理工专业，表述不准的地方希望指正。1、主要分三类，跨行大厂，工具大厂和初创公司，根据主攻行业来看，绝多数都会集中在空/天/船、气动和热管理方向，材料研发和分子动力等关注较少；2、多数AI+CFD...

28届想找Java后端实习，这个bg和简历能找到吗😭😭

求狠狠锐评简历，boss投递无人理。

PS：就我目前看到的AI项目而言，相信大家的检索能力，一定能找到相类似的，所以我这边就不贴出对应的github仓库链接了。我其实就是用的这两个，不过我对这两个进行了一些综合，把二者合二为一了。1. 本地私有知识库 RAG 助手核心价值：覆盖面试高频考点，完美匹配 “检索增强生成” 技术栈，做完能直接解决学习 / 工作痛点。落地路径：技术栈：Python + LangChain/LlamaIndex + Chroma/FAISS（向量库） + Streamlit（快速网页）核心功能：上传 PDF/Markdown 文档（比如你的技术笔记、行业报告）→ 智能切分（带 100-200token 重叠...