1. 介绍一下你做过的项目，重点说说技术难点 (15min)答案要点：选择1-2个最有技术含量的项目深入讲解强调：性能瓶颈分析、内存优化、多线程并发、崩溃率降低用数据说话：启动速度提升40%、内存占用降低30%、崩溃率从2%降到0.5%准备追问：为什么这么设计？有没有考虑其他方案？如何权衡的？2. 智能指针有哪几种？shared_ptr的实现原理智能指针类型：unique_ptr：独占所有权，不可拷贝只能移动shared_ptr：共享所有权，引用计数管理weak_ptr：弱引用，解决循环引用问题auto_ptr：已废弃（C++11）shared_ptr实现原理： template<typ...

鼠鼠是27后端Java选手，由于之前各种原因一直没准备实习，今年寒假沉淀了一个来月，准备年后出发投递实习了，想咨询各位已经实习/同样在寻找实习的小伙伴几个问题1.目前开学大三下：找实习应该找日常实习？还是直接投递暑期实习？（还是说不影响，同时投递，前几个月先找日常，干到暑假后再去找的暑期实习厂继续干？）2.好奇9本日常实习难度？之前鼠鼠听学长姐说9本实习不会问很难，但是看牛客发现很多9本朋友的面经，大厂问的也比较难，希望评论区看看大家过来人的看法，大概准备到什么程度！3.来点好厂推荐！！！大三下想找日常实习的话是直接旷课换城市还是先图稳待到学校里？目前鼠鼠在武汉，不知道大家是推荐直接在本地找还是不用管base随便投？。话说日常实习都会有手撕吗？还是分厂4.希望各位指点下鼠鼠的简历，欢迎实习er伸出援手帮帮~

各位老大们 长沙万兴怎么样啊，我现在有一家工资比较高的但是在北京小厂，一家就是长沙万兴

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...