AI对找工作的帮助

一、背景知识1. Python 数据结构Python常见内置数据结构有：list、tuple、dict、set、str。面试重点通常是时间复杂度和应用场景：list：动态数组，支持随机访问，尾部增删快，头部插入删除慢tuple：不可变序列，适合只读数据，哈希友好dict：哈希表实现，键查找/插入平均O(1)set：不重复集合，去重和成员判断高效（平均O(1)）str：不可变字符串，切片会创建新对象 # 常见复杂度示例 arr = [1, 2, 3] arr.append(4) # 平均 O(1) arr.insert(0, 0) # O(n) d = {"a": 1} pr...

一面是技术面，问了数据结构的问题给定坐标x，y的若干个点，如何寻找距离最近的两个点。pytorch的相关八股，具体问题想不起来了。然后如果有yolo项目的话面试官会优先问，感觉很多面试官都会更偏好问YOLO的项目，如果做了的话建议好好背背相关八股。问的我是数据预处理流程，模型部署步骤之类的八股，不过我光顾着背改进原因了没背八股，建议想要应聘新点算法岗的牛友好好背背基础八股，感觉一面不怎么拷打项目，中心还是在八股吧。

段段之前的帖子，讲了RAG与Doris，这次我将结合后端与大模型、向量数据库里一些比较常见的知识讲一讲，为大家的全局概念做一个补充。 讲之前先叠个甲： 1.段段是做的AIGC项目，但是很多东西接触不到，而且很多东西用不了，比较老旧和粗暴 2.AI相关的，我最近在面试，也在学习，也在结合项目思考 3.本文是自己思考和学习的结果，欢迎大家讨论，有问题请合理发言 如果你、我因为不懂AI而丢人，那就对了，因为我就是这么一步步过来的。一、架构视角——后端与大模型到底什么关系 千万不要神话大模型，在后端眼里，大模型不是什么无所不能的神仙，它本质上是一个耗时很长，极其昂贵，很容易返回乱码的API。本质上，后...

软件测试，