Elasticsearch中，海量数据如何写入？

怎么说呢，其实从身边的同学的情况来看，大部分都是其实被选择。这几个里面要选的话，我个人可能比较偏title吧。 选实习是为了后面找工作，关键是要过工作面试，从这个角度来看薪资是次要的，经验很难说面试能面出多少，但title是可以写在简历里的

前言 你问大模型一句：“今天天气如何？”，它可能给你查一下本地今天的天气。 你再问它：“那北京的呢？”，他开始科普起了北京，完全忘了上文中的对话，推算出我们是需要他接着回答北京的天气。 以上是发生在早期各家 AI 助手中出现的问题，丢失上下文记忆。随着技术的发展，模型越来越“大”，这个问题出现的时间点（对话轮数）也越来越靠后。那么问题来了，模型是如何记住上下文的？我们该如何优化，在有限上下文中做更多事情？ 大模型根本不记 下面是我在开发AI应用的一个简单的解析图  是的，没错。我们每次的对话，包括之前的内容，都要一起发送给大模型。大模型本身不会去存储这些内容。既然不用存储，那如果不限制时间，岂...

工作内容和工作贡献首先要把自己实习期间参与的具体业务说清楚, 虽然说hr不懂技术,但是他们明白组里的业务是什么, 招聘时对于有类似业务经验的候选人肯定更受青睐(比如财务相关)其次,还要把自己的工作贡献表达出来, 这里可有的说了, 除了大佬,大家去实习一般都是做dirty work, 但是很多东西是可以争取的, 比如组里其他人做的专项, 叫声哥/姐,请吃个饭, 让人家教你这个东西, 这样你在面试的时候就能"吹了"关于测试实习, 工作贡献主要分为两部分, 第一部分是"共设计xxx条测试用例, 覆盖xxx模块, 无P0bug......", "实现UI/接口自动化, 提效xxx%", 此外, 还可以关注公司内部的"自动化平台", 虽然这个平台不是你写的, 但是你能把原理和技术架构说明白, 这也是能作为个人优势的写到这其实觉得"个人思考"是非常重要的一点, 就像我秋招面试时, 简历上写了一个贡献, 虽然在我实习期间根本就没参与过, 可我利用周末看知识库,看demo,搞懂了那个贡献, 因为最开始实习的时候真的很轻松, 我觉得不能这样下去, 有一次开会的时候看到一位同事分享了, 当时我就觉得可以借鉴学习一下, 后面在秋招也发挥了很大的作用

前段时间秋招，经常收到学弟学妹们的私信，其中很多问题都有点让人无语——玩的时候你干嘛去了，早让你多玩玩你干嘛去了嗯对，很多人的问题出在没好好玩起来过，社交能力不行，协调能力不行，资源整合能力不行，解决问题能力不行，甚至不知道自己将来想做什么，连自己想成为什么样的人都不知道，怎么可能会有很好的idea？——叠甲，上述能力我去年也没有多强——正因如此,如果重来一次,我肯定会真心实意地建议各位:大学,一定要多玩一玩。但这个"玩",不是躺在宿舍刷剧打游戏的玩,而是有目的、有收获、能映射职场能力的玩。这篇文章,我就想详细聊聊:怎么玩、玩什么、玩的过程中会发现什么、会积累什么,以及你在...