大家好，今天给大家分享一下机械本科设备维修岗经历。大家最近考研复习也累了，适当的看看这种就业经历，可以放松一下，也可以避免自己掉进坑里。下面是网友的设备维修岗经历：机械本科毕业前啥都不懂，啥都不知道，面试成功一家本省最大私企（排名第一），很高兴，满怀期待，对以后充满希望。（ps：大部分人的情况：本科毕业的时候啥都不懂，所以你们在校招面试的时候一定要有自信，很多时候面试就是看你的综合素质）结果进去后周围人都是些30多，四五十大叔，还有老汉，几乎看不见年轻人，屈指可数，学历无下限，老汉那肯定小学都没上过，最低估计就上过小学，感觉四五十那些学历都是初中，年轻的大多数都是专科，和我一样本科的屈指可数。...

突然就收到了库洛的oc，很快的谈薪，很快的逼签，好像自己的去向突然就决定了，确实是自己很喜欢的方向，但当突然做决定的时候还是患得患失的。无法评判，选择无关绝对的好坏，只是在不同赛道里，偏向了更贴合自己的那一个。滴滴美团固然是不错的选择，但二次元领域的适配感，是自己更看重的。毕竟谁也没法预判未来，与其顾虑三五年后可能在互联网面对枯燥业务、深夜加班时的遗憾，不如遵从当下的心意——至少这份对领域的喜欢，是此刻最确定的东西。这种患得患失大概就是成长里的选择题后遗症吧。毕竟没有哪条路能提前看到终点，本就没有标准答案。但反过来想，能在年轻的时候选择一份“提起就会眼睛发亮”的工作，已经比很多在迷茫中打转的人幸运多了。就算以后真的会有遗憾，至少此刻的热情是真的，为热爱拼一次的勇气，也绝不会是白费的。最后祝大家都能签到理想的工作，爽拿offer！

28简历投中小厂，可以吗？

你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...