最近刷牛客，刷到好多求助“帮看简历”的帖子，真的越看越着急😭 很多同学的简历写得乱七八糟；还有的格式混乱，字体、间距歪歪扭扭，明明是不错的bg，却被简历拖了后腿。刚好今天我自己重新写了一份简历，亲测用AI搞定内容、HTML做美化，成品比网上的模板精致太多，而且完全个性化，简历做得干净、重点突出，不管是找实习、投竞赛，都能加分不少。今天就手把手教大家，从0到1用AI写简历内容，再用HTML做美化，全程新手友好，复制粘贴就能改，看完直接上手！第一步：用AI优化简历内容很多同学写简历卡壳，要么是不知道写什么，要么是不知道怎么组织语言，AI就能完美解决这个问题。重点是：不要让AI瞎写，要给它明确的指...

今天早高峰10号线，人挤人，我好不容易站稳，余光扫到旁边座位上有个穿校服戴红领巾的小男孩，正低头盯着iPad。我以为他在看动画片，好奇瞟了一眼——好家伙，在刷leetcode。我人都傻了。我小学五年级还在玩赛尔号，人家已经在地铁上刷题了。让我想起来现在也有很多机构推出面向小孩的人工智能课、AI使用课...现在连小孩都这么卷了吗？

有点搞笑了哈哈哈😂

1. 自我介绍2. 前期用 Milvus，后期切到 FAISS，可能是什么原因？答案：Milvus 更适合服务化、分布式、多租户、海量向量管理场景，提供索引管理、持久化、过滤查询、集群扩展和运维能力；FAISS 更偏本地高性能向量检索库，轻量、可控、部署简单，适合数据规模没有大到必须上分布式、但对延迟和工程可控性要求比较高的场景。如果项目早期用 Milvus，可能是为了快速验证向量库能力，支持元数据过滤和服务化接口；后期切到 FAISS，可能是因为数据量可控、线上环境更希望减少外部组件依赖，或者 Milvus 的运维成本、资源占用、冷启动、版本兼容不符合需求。FAISS 的优势是本地化部署简单...