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匿名牛油
2022-10-03 14:57
不愿透露姓名的神秘牛友
发布于北京
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1/1
学历
| 硕士211 |
公司
药明康德
岗位
研究员1
地点
武汉
备注
-
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「药明康德」
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大家好,我是程序员鱼皮。最近这两年,只要你接触过 AI 编程,大概率听过一个词,RAG(Retrieval-Augmented Generation)。但很多小伙伴对 RAG 都只是一知半解,导致面试的时候只能说出 “检索增强生成” 这六个字,面试官再多问一点,就只能 “阿巴阿巴”。而这篇文章,是对 RAG 技术的一个全景科普,从最初的 Naive RAG、到现在最主流的 Agentic RAG,总共 16 种主流 RAG 方案,我会一次性给大家讲清楚。以后开发 AI 应用的过程中,无论遇到什么场景,都能选择最合适的 RAG 方案。干货比较多,建议先点赞收藏,再慢慢往下看~什么是 RAG?AI...
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05-10 22:23
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
Agent相关的项目怎么做才值得写进简历?说几个真实可落地的方向。
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03-30 11:07
门头沟学院 Java
27届还能有实习吗,有同学就学到Javaweb也找了个实习,之前投了800份我就约了一个面,,然后紧急搓了个ai项目demo换上去了😩
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05-07 15:56
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26届测试约不到面试
毕业即失业
MrGaomq:
你沟通的太少了,我两个号沟通了都1w多了
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05-06 13:32
门头沟学院 C++
校招C++20并发系列09-识别阻塞风险:死锁排查与线程推进保障实战
识别阻塞风险:死锁排查与线程推进保障实战 在并行 C++ 开发中,理解“阻塞”与“非阻塞”操作的本质区别是构建高性能并发系统的关键。许多性能瓶颈并非源于算法逻辑的复杂性,而是源于线程间不当的资源竞争导致的相互等待。本文将通过一个具体的累加任务案例,深入剖析基于互斥锁的阻塞实现与基于原子操作的非阻塞实现之间的差异,并揭示其背后的底层机制。 阻塞式实现的陷阱 为了直观展示阻塞带来的性能问题,我们首先构建一个基于 std::mutex 的同步场景。在这个示例中,八个线程协作完成一个共享变量的递增任务,总迭代次数为 (即 32768 次)。 代码结构分析 在阻塞版本中,大部分线程运行常规的 work ...
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