当初的我还是一个一腔热血的男孩 对社会充满了幻想 那个时候我认为应该努力工作玩命干就能升职 结果一直干就会发现活都是你的现在我学会了摸鱼 我会在工作时间上厕所 玩手机  我现在比当时更会珍惜自己 你想录用我吗？

字节crm后端一面 2026-2-9 1数组和链表有什么区别？两者在什么场景下适用？ 2数组和链表的空间大小变化有没有什么区别？ 3数组和链表的访问方式是什么？说说随机访问或者它们的访问的复杂度。 4哈希表的平均查找时间复杂度是多少？ 5哈希表是如何实现的？ 6哈希表的冲突解决是怎么解决的？ 7了解一致性哈希吗？它是怎么实现的？和传统哈希的区别是什么？ 8你知道 LRU 缓存是什么意思吗？说说这个缓存策略。 9针对于 LRU 缓存策略，实现的话用什么数据结构？ 10解释一下什么是进程，什么是线程。 11介绍一下进程切换和线程切换。 12知道什么是对象锁，什么是类锁？ 13利用 synchron...

面试某大厂实习记错时间迟到了，后面打客服电话联系上了重新面试了。对这次面试的结果不抱期望，但是害怕之后同一个公司别的部门会不会因为这次迟到留下记录不捞我。😭😭😭

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...