数据结构和算法面试题图解

还记得 2022 年，正好是我研究生入学的年份。那一年有几件事，后来回头看，全是时代拐点：疫情突然放开，所有人几乎在同一时间“阳”了一遍；ChatGPT发布，我想注册个账号，官网排队、封号、收不到验证码，最后还是去闲鱼花钱找人代注册；GitHub、微软和OpenAI一起推了个叫Copilot的玩意，定价10美元一个月，说是能“辅助写代码”，我心想ntnd能写代码，那我以后干啥，至少在我身边，没有一个人真的在用。那会儿的大模型，更像是个玩具，你能感觉到它很聪明，但没人真的相信它能走进实际开发。大家的共识很简单：写代码这事儿，还是得靠咱老百姓。到了 2023 年，气氛开始有点不一样了。我几个师兄在...

有人零实习也能进大厂，是因为他们手里有比实习更硬的底牌，高学历背景，985、211的毕业证本身就是一块金字招牌，或者丰富的科研经历，发表过高质量的论文，参与过前沿项目，这些都是能力的直接证明；亦或是那些高含金量的奖项，像ACM竞赛的金奖、Kaggle比赛的高排名，这些都能让招聘官一眼相中，当然，家庭背景硬也是一种隐性优势。总之，没有人能够无缘无故的进入大厂，当然家庭背景很硬也是一种能力

一个面试也没，心累   

如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用，您会注意到提示词是由一些要素组成的。提示词可以包含以下任意要素：指令：想要模型执行的特定任务或指令。上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。输入数据：用户输入的内容或问题。输出指示：指定输出的类型或格式。为了更好地演示提示词要素，下面是一个简单的提示，旨在完成文本分类任务：提示词 请将文本分为中性、否定或肯定。 文本：我觉得食物还可以。 情绪： 在上面的提示示例中，指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”。输入数据是“我认为食物还可以”部分，使用的输出指示是“情绪：”。请注意，此基本示例不使用上下文，但也可以作为提示的一部分提供。...