一句话总结：后端简历项目的选择，其实从我个人经验来看就两个方向：要么你选择的项目足够新奇，面试官看了超极感兴趣。要么你选择的项目足够扎实，八股技术涉及的多，适合当八股触发器。而对于这两个方向的偏好，我个人建议：非92的往新奇方向走，要出奇制胜。92的往扎实方向走，稳扎稳打。或者可以均衡一点，两个项目中一个新奇的，一个扎实的。如何选择新奇方向？在这里我都只推荐一个地方：Github。在Github上找高Star的项目，拉下来代码之后用AI读懂，搞出来几条产出说是自己做的。不推荐你们去哔哩哔哩找，最大的原因是：不是你没听过的项目就叫新奇项目。但是如果一个项目在Github上获得了海量的Star，那...

打招呼打了几十家小厂都是没下文，好多都是已读不回，中厂都不敢投，到现在约面的就只有两家要绷不住了

华为今年开奖真的贻笑大方了，本来就是一直在泡池子，泡出来一坨shi，蚌埠住了随便一个大厂开的都比华为多的多，华为真的太让人失望了！华为总包，按15薪算，另外还有一个月加班费，但第一年只有半年肯定拿不满。看了一圈，今年好像都这样，硕士14级都开不到，开个侮辱价，真不知道为什么还要去华子了，完全没有必要已经是华黑子了！

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...