每年 秋招（9~12 月）和春招（2~5 月），成千上万的计算机专业学生涌入求职市场。很多同学在求职过程中，会遇到各种 踩坑 问题：简历投递无反馈？笔试、面试总是卡壳？通过技术面却被 HR 卡？拿到 Offer 却发现是坑？这篇文章将详细拆解秋招/春招的全流程，并告诉你如何避坑，帮助你顺利拿到 Dream Offer！1. 求职时间线规划秋招 vs. 春招：有什么区别？规模大（主要针对应届生）小（补录 & 实习转正机会）竞争高，提前批 & 正式批竞争激烈相对较低，但岗位有限招聘企业互联网大厂、金融、国企、独角兽等补录岗位，部分公司有批量招聘求职策略提前准备，重点关注提前批 &a...

敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度？L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感，谁能不心动啊🥹不服来战💪

什么年代了，还有地主

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...