第一个是本地知识库问答。把自己的笔记、PDF、文档喂给模型，做一个能检索能问答的系统。技术栈就是LangChain加向量数据库，难度不高但涉及RAG全流程，面试官最爱问这个，你踩过坑就能聊很久。第二个是Agent自动化工具。找一个你自己真实的重复性工作，让AI帮你自动完成。比如自动抓招聘信息整理成表格、自动总结每天的技术新闻发到邮件。场景越真实越好，面试时说这个工具我自己每天在用比任何包装都有说服力。第三个是模型微调。找一个垂直领域的开源数据集，拿Llama或者Qwen跑一次LoRA微调。不需要效果多好，重要的是你走通了训练评估部署全流程，这个经历很少人有，写进简历直接拉开差距。这三个项目有个...

春招 boss 每天投满 150，3 月份一共 3 家约面， 一家实习 oc 眼高手低了没去，结果到了 4 月份一家面试也没有了😭😭，简历有问题吗？要不要出去大城市找工作啊😭😭

我是学院🐭，没面过大厂，官网投的都是秒挂，这是拿我刷kpi的吗？要尝试一下吗？4.3更：g的不能再g

1. 自我介绍2. 从代码文本到抽象语法树的过程是什么？底层原理是什么？答案：从代码文本到 AST，本质上是编译前端里的词法分析和语法分析过程。第一步先做词法分析，把原始代码字符串切分成 token，比如关键字、标识符、字符串、操作符、分隔符；第二步做语法分析，根据语言文法把 token 序列规约成语法结构，最终生成 AST。AST 和原始代码最大的区别是它去掉了很多表面细节，比如空格、换行、部分注释，但保留了程序的结构信息，比如函数定义、参数列表、条件分支、调用表达式和作用域关系。底层原理依赖语言文法，通常是 CFG 或经过工程化改造的语法规则。词法分析一般可用有限状态自动机思想实现，语法分...