java hashmap扩容时能否get或put呀

最近我看了一些粉丝的简历，写着五六个项目，全是“温湿度采集”、“简单的家居控制”。说句扎心的实话：做一堆简单的 Demo，不如把一个项目做深。为什么你的项目被 HR 说是“烂大街”？ 因为那些大多是验证硬件功能，跟嵌入式软件的核心能力关系不大。你调通了 外设读取温湿度，那是单片机基础。如果是找“嵌入式软件”岗位，请一定要在“软件”上下功夫！真正的深度不是你会用几个外设，也不是老生常谈的“通信来通信去”，而是你有没有能力对系统核心进行优化。怎么增加嵌入式项目的深度？以下是几个能真正体现“软件深度”的项目优化方向：一、 拒绝“裸机思维”，拥抱 RTOS 的内核级深度别再只是 跑到底了。引入 RTO...

27届本科，写完简历感觉可以直接投字节

库洛：简历挂鹰角：简历挂莉莉丝：笔试挂柠檬微趣：一面挂网易雷火：一面挂腾讯天美：二面挂米哈游：简历挂总结：这次主要是尝试一下看看面试都问些什么，然而面试内容没有想象中的这么难，都是偏基础的八股+项目的一些探讨。但是可能会问的很深。让我意外的是面试的手撕代码都非常简单，基本都是见到就秒的题目。但是对一些知识掌握的不是很熟悉，加上表达能力可能不太好，所以都挂了。简历准备的时间较少，所以很粗糙简陋。请教一下大佬们有什么需要修改的地方，还有还需要学一些什么东西吗。希望暑假能够找到心仪的实习。

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...