9本在读大二统计学专业，成绩平平无法保研也不太想花大精力考研或者花大钱读海硕，目前0科研0实习，在纠结怎么选本科就业的方向，准备27届秋招。本专业对口数分商分岗，一些研究生会转去做算法，有部分会转金融。自己一方面对金融商科不太感兴趣，另一方面数分商分算法这些感觉一般都卷到要读研，所以想考虑java后端或者数据开发(数仓)，短期计划是学习半年左右今年暑假找第一份实习。java后端优点:岗位需求较大，未来职业发展空间较大，学习资源丰富缺点:工作辛苦压力大难度大(相对数仓)，卷度很高很多科班都在卷，自己属于非科班会被质疑，担心卷不过找不到合适工作数仓开发优点:学习内容相对少，要求低(大部分写sql)，专业勉强算对口，工作压力小缺点:比较边缘，岗位需求少，未来发展有点迷学校的课大部分偏理论，自己有过一点python和C的基础，上过sql的课，目前在学javase了，球球大家给点意见，或者推荐其它适合的方向，和我情况类似的小伙伴也可以来一起交流😢

NGC方向的感觉面试官要没得东西问了，自己啥啥都不会coding1h10min：shell（linux文件的一些操作，但不熟练真的要做好久，失策）python（处理yaml文件）面试45min：讲刚刚的coding，根据写的coding问一点内容（du、awk、-z...）开发项目也很多，为什么选测开？测开的责任和需要做的事上一段实习做的事python is和==区别python字符串怎么反转（我发现我再怎么瞎猜面试官都不会反驳我说这不对）python怎么调父类的方法python的类方法和静态方法python装饰器docker和k8s用过没（感觉不经常用的话这个即使背了八股都没用）python...

挑战：多轮对话上下文的精准维护用户常在多轮对话中切换意图（如先问“退货政策”，再问“我的订单123456如何操作”），传统方案因上下文丢失导致答非所问。初期测试中，连续提问的准确率仅65%，用户体验差。解决策略：1.上下文分层管理：短期记忆：储最近3到5轮的对话内容，保持对话的流畅性，快速响应用户的问题。长期记忆：关联用户历史订单、服务记录，构建用户画像（如“高频退货用户”），动态调整回复策略。上下文分层管理实现机制：使用数据库或内存存储（如 Redis）来维护这些上下文信息。短期记忆存储的内容可以通过实时更新和过期策略（如每5分钟清理不活跃的对话）来管理。长期记忆则基于用户的账户信息、历史记...