如今已经2025年12月份，对我来讲26届秋招已经结束了，我的面试历程从今年3月持续到了11月。。 先说一下背景和技术栈吧，211硕，后端开发，编程语言主C++辅Golang，两段非互联网大厂实习，秋招总共10+offer，中小厂居多（大多数大厂没有面试机会），最后签了某BAT大厂。 我是一个基础比较薄弱的人，本科阶段什么都没学会，因此所有的内容都是从研一开始从头学的。这里做一个总结，希望能供和我一样基础薄弱甚至0基础的人参考。虽然我在过去学习的过程中方法、路径等有诸多不足，但仍旧按照当初的思路进行总结。 准备秋招面试主要分为四个部分：基础学习、八股文、项目、面试准备 基础学习 编程语言 我主...

大三，想找实习，有没有好心人帮我看看简历对自己个人水平没什么自信，搞科研基本都靠vibe coding，最近才开始刷力扣，有点害怕被hr拷问，在一个做cv的实验室里干了半年多，共一的论文基本上是学长的idea，我负责把学长口头说的idea实现在代码上（绝大部分代码是我实现的），其他的经历只能说尝试过，想找个算法或者开发岗，第一段实习以积累经验为主，由于还没有决定以后做什么，所以希望尝试更多的方向也可以给我一些建议，比如需要准备什么，推荐背什么八股之类，谢谢大家了！

兄弟们 谁能刷1000道题让我看看

你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...