请问数据分析师应该去哪里刷题

先说结论，ai的蓬勃发展对于秋招说来讲毫无疑问是绝佳的机会，从我的角度来看，建议有后端基础的可以全面拥抱ai应用开发岗。  本文从个人秋招视角出发，浅谈各岗位难度差异，以及ai浪潮下为什么要选择ai应用开发这个岗位(综合难度结合周围同学经历，评价较为主观)。 互联网行业的秋招主要分为以下几个大类: 算法岗(含ai infra) : 语言以python为主，毫无疑问的待遇天花板，门槛极高，学历非双九基本机会不大，综合难度5⭐； java后端开发岗：极卷，岗位多，人也多，ai面/笔试/2-3轮技术面，流程教程，难度较大，主要围绕八股及算法，双非有垂直大厂实习经验也有机会，但在横向比较时不占优势，综...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

1. 问实习经历，但是拷打的是自己的项目，正规的规则引擎了解过吗，没有。2. 浏览器键入网址全过程3. http为什么是无状态4. 死锁条件5. 子网掩码的作用6. mysql b+树和b树7. redis数据结构，用什么结构实现延迟消息队列8. redis分片集群，如何分片的，有什么好处9. jvm内存分布，有垃圾回收的是哪些地方10. spring的aop是如何实现的11. 算法： 数组最大子串和 经过提示才写对，太菜了面完一个小时约二面。

从 Yao 等人，2022 引入了一个框架，其中 LLMs 以交错的方式生成 推理轨迹 和 任务特定操作 。生成推理轨迹使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至处理异常情况。操作步骤允许与外部源（如知识库或环境）进行交互并且收集信息。ReAct 框架允许 LLMs 与外部工具交互来获取额外信息，从而给出更可靠和实际的回应。结果表明，ReAct 可以在语言和决策任务上的表现要高于几个最先进水准要求的的基线。ReAct 还提高了 LLMs 的人类可解释性和可信度。总的来说，作者发现了将 ReAct 和链式思考 (CoT) 结合使用的最好方法是在推理过程同时使用内部知识和获取到的外部信息。它是如何运...