TCL测评是什么意思

一共两轮（技术+hr）技术面1.先简单的自我介绍一下2.当时你们这个项目人员配备是怎么样的？我引出了项目的背景...3.讲一下你这段实习经历干了什么？4.你再介绍一下你这个项目吧？5.说一下redis常用的数据类型吧？6.比如我现在要实现一个场景如何保存页面的一个点击量和用户量，你会怎么设计？（场景设计题）我回答的是，在刚刚谈到的我提取出了一个关键信息就是无论一个用户访问了多少次同一个页面，都只算一次，那这个体现的其实就是唯一性，我会想到用set的数据类型进行存储，key放的是页面url，value放的是user_id。对于像页面点计量，其实我想到一个比较简单的，用string数据类型就行，因...

一直觉得自己的样貌介于“路人”和“不算很丑”之间，也没有捣鼓自己脸和穿搭的习惯，无论面试或路演还是旅游又或者现在的上班，除了见客户会比较正式，其他时间都收拾收拾像个人算了…最近一次也是最为震撼的一次关于容貌颜值的点评，是在去年的培训；HR老大严肃地说，因为业务岗位的特殊性，他们确实会筛选掉不好看的人，商务的形象非常重要…我大为震撼，环顾一圈看着那些高学历的俊男靓女，彻底红温几乎想要原地逃跑看来面试时展现出的能力确实能弥补颜值上的不足回到正题，所以客观来说，长得好看确实能在一定程度上提高面试的通过率，因为长相过于抽象大概率一开始就被筛掉了。但是美貌+任何牌都是王炸，只有单出是死局，能力不足再好看也没用哦～提升自己长相的加分点操作有很多，不一定纯吃天赋建模，大部分人保持干净卫生就已经能拿好及格分了嗯我大学时曾经想健身变成肌肉女来加分，于是美美爽吃一学期变成死肥宅后，发现工作后完全没时间健身撸铁…

25届应届生被裁，社招目前只有一个面试，能帮忙看看 简历的问题吗，还有Agent有什么好的项目跟着做做吗，好绝望啊

1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...