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步步高实验学校 2026届校招启动啦【学校简介】东莞市步步高实验学校于 2023 年投入运营，占地 230 亩，是一所集幼儿园、小学、初中、高中于一体的十五年一贯制非营利性高端民办学校，学校全面实行小班化教学，学校师生比为 1:5；步步高教育专家团队由来自一流大学的国家课标专家、教育学家，来自著名学校的卓越校长，来自一线、有着丰富教学经验的著名特级教师，以及来自国家级教育媒体的教育策划专家共同组成，为步步高的课程、教学、管理奠定了坚实基础。【招聘岗位】• 幼儿园、小学部及初中部各学科类教师 & 国际教师，类别多多，等你pick！ 【福利待遇】• 薪资：幼儿园老师年收入16万起 、中小学...

28双非鼠鼠第一份实习，感谢金山，感谢面试官张先生的赏识，也感谢自己很开心很开心（有没有待过的前辈，求摸鱼技巧bushi）timeline12.15 投递12.16 约面12.18 一面 半个小时后约二面12.19 二面，口头oc12.24 发offer一面1. 开发页面中使用的布局方式2. flex： 1 是什么的缩写3. 水平居中的方法4. tailwindcss 的优势5. js 的闭包6. 打印结果的题，解释为什么（var 定义 i ，setTimeout 执行打印），使用 let 的打印结果7. 箭头函数和普通函数的区别8. promise 构造函数是同步还是异步9. 内存泄漏的情况10. interface 和 type 的区别11. react 的 key 作用12. 常用的钩子函数13. 怎么避免不必要的渲染14. useeffect 的使用场景15. react 和 vue 怎么选择16. vue 的 data 为什么用函数17. tcp 为什么需要三次握手和四次挥手18. vite 为什么比较快19. 解释防抖节流和手写防抖函数，还有实现思路20. 深浅拷贝的区别和手写深拷贝，讲实现思路反问了业务，反馈时间和学习建议二面基本上是围绕项目展开，根据项目的每一项，来给场景题问你会怎么做，跟基础相关的东西如下：1. 虚拟列表的实现和原理2. zustand 和 context 的区别3. vitest 相关，写测试的话应该怎么做些什么？4. monorepo的细节问题5. 做项目的动机6. 事件委托和时间冒泡的区别有个点顺着问了我五个问题实在是答不下去了就是说感觉金山云这边面试虽然一面全是八股，但是二面还是要好好准备项目，做到能被深挖那么两三个问题的程度，鼠鼠也是运气很好，问的都是准备过的嘻嘻面试完之后还很期待这个面试官会不会是我mt或者ld，会很认真的听我说话，然后告诉我哪里有小问题，不知道是不是鼠鼠的错觉，感觉他看后辈的眼神都是带有欣赏的意味真的很复合我对mt/ld的幻想（bushi），但是后来发现他ip是北京的qwq有点点小失落，不过没关系，看隔壁某书感觉金山的节奏还挺慢的期待入职ing愿一切顺利，好运常伴吾身这里再吐槽一下流程，怎么！！这么！！慢！！急死我了急死我了！！鬼知道我从周一到接到offer这段时间有多煎熬，哎呀但是但是好在一切如愿

最近群里有很多同学找我看简历，问问题，主要就是集中在明年三月份的暑期，我暑期还能进大厂嘛？我接下来该怎么做？对于我来说，我对于双非找实习的一个暴论就是title永远大于业务，你在大厂随随便便做点慢SQL治理加个索引，可能就能影响几千人，在小厂你从零到一搭建的系统可能只有几十个人在使用，量级是不一样的。对双非来说，最难的就是约面，怎么才能被大厂约面试？首先这需要一点运气，另外你也需要好的实习带给你的背书。有很多双非的同学在一些外包小厂待了四五个月，这样的产出有什么用呢？工厂的可视化大屏业务很广泛？产出无疑是重要的，但是得当你的实习公司到了一定的档次之后，比如你想走后端，那么中厂后端和大厂测开的选择，你可以选择中厂后端（注意，这里的中厂也得是一些人都知道的，比如哈啰，得物，b站之类，不是说人数超过500就叫中厂），只有这个时候你再去好好关注你的产出，要不就无脑大厂就完了。很多双非同学的误区就在这里，找到一份实习之后，就认为自己达到了阶段性的任务，根本不再投递简历，也不再提升自己，玩了几个月之后，美其名曰沉淀产出，真正的好产出能有多少呢？而实际上双非同学的第一份实习大部分都是工厂外包和政府外包！根本无产出可写😡😡😡！到了最后才发现晚了，所以对双非同学来说，不要放过任何一个从小到中，从中到大的机会，你得先有好的平台与title之后再考虑你的产出！因为那样你才将将能过了HR初筛！我认识一个双非同学，从浪潮到海康，每一段都呆不久，因为他在不断的投递和提升自己，最后去了美团，这才是双非应该做的，而我相信大部分的双非同学，在找到浪潮的那一刻就再也不会看八股，写算法，也不会打开ssob了，这才是你跟别人的差距。

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...