简单说

上周五，晚上六点，参加了小米一面，整体时长1.5个小时，算是比较长的吧面试官看起来比较年轻，刚开始自己的心态也挺轻松，随着面试的进展，心情变的越加的不对劲，怎么问的每一道题都只知道一点，这是知道了自己的打法，专门来拆台来了 （让我自己认识到自己真不专业，基础太差）问题的答案，我都用一个链接的形式来呈现，相对简单的会做出解释px em rem vw vh 分别解释一下这几个单位www.jianshu.com/p/82f02af17…padding-top, 10%, 10rem，10vh， 10em 取值逻辑是什么这个里面有个坑 就是10% ,取的是父容器的宽度的10%em 也有个坑，不一定取的...

大学爽玩了3年的混子，大多技术栈仅仅知道皮毛不要细看下面的专业技能，全是抄的，实际上稍微深一点就不会，各方面八股搜集全面了，但还没有开始系统性的理解记忆。项目 点评+自己搞出来的小巧思玩具项目，理解深度还有欠缺，需要慢慢全面搞清楚就这个简历而言，大佬们有什么建议吗因为hot100还没开始刷。准备寒假把简历打磨实践好，八股理解理解记忆，到开学刷刷算法，打算无实习直接冲暑期实习了

给LLM提示你可以通过简单的提示词（Prompts）获得大量结果，但结果的质量与你提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含你传递到模型的指令或问题等信息，也可以包含其他详细信息，如上下文、输入或示例等。你可以通过这些元素来更好地指导模型，并因此获得更好的结果。看下面一个简单的示例：提示词： The sky is 输出： blue. 如果你正在使用OpenAI Playground或其他任何LLM Playground，你可以按照以下屏幕截图中的方式提示模型：需要注意的是，当使用 OpenAI 的 gpt-4 或者 gpt-3.5-turbo 等聊天模型时，你可以使用三个不同的角色来构建 ...