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2020-03-01 18:48
The University of Melbourne 运营
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03-20 14:01
中南大学 Java
比心agent一面
AI与八股 "介绍一下AI的技术理解" 回答要点: Skill概念:技能说明书,渐进式加载,更精确 MCP vs Function Calling:MCP是统一标准,Function Calling需自定义 Transformer:QKV注意力机制,编码器理解语义,解码器生成文本 "对RAG的向量库有了解吗?" 回答要点: PGVector:项目中使用,500万以下数据,开发友好 Milvus:专业开源向量库,支持分布式 作用:向量存储,权重分配,精准定位知识 "怎么把文档转换成向量库?" 回答要点: 文档预处理:加载、转换...
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03-19 18:50
长安大学 产品经理
面试官视角聊聊:如何通过AI coding面试?附焚决
作为天天和算法、研发撕需求的AI产品经理,我虽然不是程序员,但我可能是全公司用AI写代码频率最高的人之一——写SQL取数、写Python脚本处理数据、写伪代码跟研发对齐思路、甚至写简单的自动化工具给自己提效。今天不聊面试题,聊聊我怎么让AI给我写出能跑的代码。一、先说结论:我用AI写代码的频率有多高?每天。作为PM,我日常需要:从Hive里取数分析(写SQL)处理Excel搞不定的数据(写Python脚本)快速验证一个想法是否可行(写Demo级别的代码)甚至写一些自动化脚本,让自己少加班以前这些事得排队等研发哥哥有空,现在?AI就是我的7x24小时专属程序员。 虽然它写的代码不一定完美,但把“...
AI求职实录
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03-18 01:22
门头沟学院 Java
春招还有机会嘛
我现在这个水平大概能拿到多少薪资的offer😂
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03-10 17:03
太原科技大学 嵌入式软件开发
26届双非本
我觉得我经历很丰富啊,为什么在西安只有7k😭
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03-19 08:45
门头沟学院 前端工程师
前端工程化 + AI 赋能,应该是应届生最能拿出手的经验了
企业级前端工程化的本质,是把"人肉重复、靠经验兜底"的开发方式,收敛成可复用、可度量、可演进的一套体系。从零搭建前端时,先想清楚要解决什么、要什么结果,再选工具和流程,会少走很多弯路。 工程化主要针对三类问题: 把这三块从"人治"变成"机制",工程化才算真正落地。 落到团队层面,能带来几件事。流程上,标准化、能自动化的尽量自动化,关键环节可以借 AI 提效,结果上,开发成本下来、迭代速度上去,代码质量和可维护性提高,bug 和线上风险更容易被提前拦住。这些都不是单点工具能完成的,需要从需求到上线的整条链路一起设计。 接下来我们按常见...
重来一次,你会对开始求职...
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