1. 先做个简单的自我介绍吧参考答案： 您好，我是XXX，本科/研究生毕业于XX大学XX专业。在校期间主修嵌入式系统、操作系统、计算机组成原理等课程。 我有X年的嵌入式开发经验，熟悉ARM Cortex-M/A系列架构，掌握C/C++编程和常用通信协议。 在项目经验方面，我做过基于FreeRTOS的智能设备开发，负责驱动开发和系统优化，实现了多任务调度和低功耗管理。也参与过Linux平台的应用开发，熟悉内核裁剪和驱动移植。 技术栈方面，我熟悉RTOS和Linux双平台开发，掌握I2C/SPI/UART/CAN等通信协议，有MCU和MPU的开发经验。 我对安克创新的智能充电和音频产品很感兴趣，希...

最近两天国际金价忽上忽下炒的特别火热，前天晚上心血来潮就决定写一个Agent智能分析黄金市场的项目，连续工作了20小时也是完工了，刚刚花了会儿时间也是成功在github上上线了。GoldMind 是一个基于 LangChain Multi-Agent 架构 的黄金市场智能分析平台，融合 ReAct 推理框架、RAG（检索增强生成） 与 多模型协作 技术，为投资者提供深度市场洞察。系统基于 GLM-4-Plus（智谱AI）与 DeepSeek-V3 双引擎驱动，通过专用 Agent 分工协作：Market Analysis Agent 负责技术面量化分析，News Intelligence Agent 基于实时搜索进行舆情解析，Institution Research Agent 追踪主流机构观点，Investment Advisory Agent 融合多源信息生成策略建议。各 Agent 通过结构化输出实现结果融合，形成对黄金市场的全景认知。项目链接🔗https://github.com/JasonBuildAI/GoldMind球球star⭐啦哈哈哈哈哈😃附上几个前端截图，也欢迎大家提PR

9硕算法，31k。top2硕，小鹏真是招笑了哈哈哈哈哈哈，可能不到我最高offer的1/2？

一、背景 大数据时代，对数据的使用分析频繁，在数仓层面对数据的管理组织都在考虑用新的技术方案实现更快速的数据计算，算力的发展是底层引擎迭代的驱动力；从最最初的MR计算框架到现在的基于Rdd的内存计算模型，再到向量化计算优化，一步步追求更高性能的计算。数据模型的发展也是从最初的银行范式建模，到现在迭代快速的维度建模反范式建模，团队发展从最初的中台团队到现在的BP模式，都在追求极致的效率。目前，在对数据模型层面对长周期的数据进行访问都在追求避免对底层明细数据的过多扫描，从而实现模型计算效率的提升。本篇重点剖析几种数据压缩方案。主要是基于二进制压缩的方案进行数据模型的压缩。 目前，在对实体进行历史周...