看到一个来自35岁80后硬件老玩家的回复。经常会在往上看到有人探讨，嵌入式有35岁危机吗？我今年正好35，曾经在一线干了单片机开发10年。前几年出来单干了，不过现在让我出去找工作，一点压力也没有。我身边有一些96后，00后的小年轻，他们普遍的想法都是：1.想加班？不可能！2.只能单休? 那我还是不干了！3.工资低？凭什么给你卖命！通过无际单片机的项目找到工作的那些小年轻，很多都是这想法。我觉得他们不是去工作，而是去整顿职场。对比我们那个年纪，伤害性不大，污辱性极强，我们这代80后挣的全TM是窝囊费。我考你一个问题：一个企业主，喜欢招一个随时可能“仗剑走天涯”的浪子，还是一个听话的小奶狗？正常的...

省流：迟到，面试开始第 8 分钟说，想问的都问完了，然后出了一道移除重复元素，直接进反问腾讯地图 北京周一中午约的一面，聊了一个小时冒头，第二天就约二面了面试官迟到了三四分钟，倒无所谓了进来先开始吟唱，然后让我自我介绍自我介绍了三四分钟，不知道面试官对哪感兴趣，就问了一嘴要不要继续展开面试官说，挑一个比较难的项目讲讲，就挑了一个，讲了一下没有任何的回答和评价，直接问了一个八竿打不着的八股文正常回答之后，没有任何的评价，直接说，那我问的差不多了，重复的我就不再问了，咱们来做一道题吧给我一道移除重复元素讲完思路，写完之后直接进反问当时已经知道什么情况了，但是我还是正常进行了反问。然后对方开始戏谑的笑，一点没开玩笑太爽了，兄弟，人生最爽的二面结束之后 10 分钟之内给我挂了

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...