字节：你说说，线程池核心线程数怎么配？

大家好，我是 90 年生于河南、扎根北京近十年的理工男，目前就职于一家外企研发部门，年薪到手约 70 万，公积金满额。工作之外，我更看重的是生活的质感与稳定感。家中三口温馨和睦，父母已在老家退休安居，这也让我能更专注于在北京的事业与未来的家庭生活。性格上，我是一个成熟稳重、注重沟通的人，相信任何关系的长久，都源于真诚与理解。我不冷暴力，不逃避问题，更愿意在彼此尊重的基础上，共同解决生活中的大小难题。期待的另一半，是三观契合、真诚善良、愿意一起面对生活的姑娘。希望你有稳定的工作，有经营未来家庭的愿望，也愿意与我携手，共同构筑一个温暖而体面的生活。愿我们在茫茫人海中，以坦诚相遇，以温柔相守。 若你...

😭😭本人大三上，运气好进了一家小公司实习，其实我就会个crud写了个外卖项目，但是有公司愿意收留我，我很珍惜这次实习机会，但是有个老师喜欢举报我们这帮逃课实习的，被导员压力了，说是什么领导来查，当天晚上让我立即回宿舍，明早必须去上课实际上第二天来根本没什么领导，导员说的后果很严重，说再被抓到就要把我这学期成绩清零然后上报我夜不归宿并且让我延毕😭但是我很珍惜这次实习机会，师傅对我很好什么问题都愿意帮我解决，一时半会也找不到替课的感觉很为难了，延毕感觉很麻烦

 投了很多没怎么回，求大佬指点一下

你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...