看到社区好多同学表示投递出去的简历没反馈，今天来盘点一下你辛苦撰写的一份简历，从投递到入职，大约会有几波人看过你的简历。简历初筛 - HR只要是初具规模的公司，无论是独角兽还是大厂，第一个见到你的简历的人一定是HR，在这个阶段筛人的标准其实是非常残酷的，大部分都是卡学历、卡学校、卡实习不要觉得自己虽然是学院本，但可以依靠一身的高强武艺，能手撸spring源码，能倒着写红黑树，开源项目1k star，靠这些能弥补学历、经历上的不足，对不起HR小姐姐根本看不懂。拿到简历后一看，xx学院，啧....看看有没有实习经历，没有.......叽里咕噜啥玩意写一堆，下去沉淀......所以说这一轮需要注意的...

刚开始实习的时候，怕自己拿到的需求看不懂，怕自己什么业务也不熟悉，怕自己分配的任务不会，怕自己做的需求和实际出入很大，怕自己写的代码这没考虑到那没考虑到，总是各种担心害怕，非常内耗总觉得自己做不好又想做得很好。但是好在导师人很好，进去的第一周先让我们自己熟悉下代码，看看各种前辈总结的文档，还细致的给我们讲解业务。第一次需求的时候也是耐心指导我们，教我们排查问题等等，后来渐渐的开始熟悉系统。

上一节介绍了如何提示大语言模型的基本示例。在本节中，我们会提供更多示例，介绍如何使用提示词来完成不同的任务，并介绍其中涉及的重要概念。通常，学习概念的最佳方式是通过例子。下面几个例子展示了如何使用精心制作的提示词来执行不同类型的任务。主题：文本概括信息提取问答文本分类对话代码生成推理文本概括自然语言生成中的一个标准任务是文本摘要。文本摘要可以涵盖许多不同的风格和领域。事实上，语言模型最有前景的应用之一就是将文章和概念概括成简洁易读的摘要。让我们尝试使用提示进行一个基本的摘要任务。提示词： Explain antibioticsA: 输出： Antibiotics are a type of m...

科华值不值得去，听说加班严重，工资绩效55开，还有毁应届现象