携程求捞

1. 如何解决 Qt 中文乱码问题？面试回答：Qt 中文乱码通常由编码不一致导致，常见解决方式包括：源文件统一使用 UTF-8 编码在 Qt 5 中使用 QTextCodec::setCodecForLocale(QTextCodec::codecForName("UTF-8"))Qt 6 默认使用 UTF-8，一般无需额外设置界面字符串使用 QStringLiteral() 或 tr()文件读写时显式指定编码（如 QTextStream::setCodec("UTF-8")）2. 如何解决 Qt 程序在高分屏下显示模糊的问题？面试回答：高分屏模糊主要与...

现在求职圈，实习早变成了数量竞赛，人均四五段大厂实习的分享，仿佛经历越多越稳。但这完全偏离了实习的核心价值 —— 它不是堆砌履历，而是低成本试错和验证适配度。对学生来说，1-2 段实习足够了，关键要搞懂两点：一是行业真实运转逻辑和 JD 描述的差距；二是岗位日常是成长还是消耗，值不值得深耕。反之，短期高频的实习反而会成减分项，容易给招聘方留下目标模糊、稳定性差的印象，最终也沉淀不下可迁移的能力。若一段实习只为简历多一行公司名，毫无含金量。说到底，实习不是焦虑的筹码，少而深远比多而浅更有价值。

找寒假实习，薪资没有要求，想学习经验

思维链（CoT）方法依赖于一组固定的人工注释范例。问题在于，这些范例可能不是不同任务的最有效示例。为了解决这个问题，Diao 等人（2023）最近提出了一种新的提示方法，称为 Active-Prompt，以适应 LLMs 到不同的任务特定示例提示（用人类设计的 CoT 推理进行注释）。下面是该方法的说明。第一步是使用或不使用少量 CoT 示例查询 LLM。对一组训练问题生成 k 个可能的答案。基于 k 个答案计算不确定度度量（使用不一致性）。选择最不确定的问题由人类进行注释。然后使用新的注释范例来推断每个问题。图片来源：Diao等人（2023）