2020-01-01
在牛客打卡39天，今天也很努力鸭！
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02-05 13:16
南京邮电大学 Java
为什么说Java+langchain4j/spring AI依旧是传统后端
一句话结论Java+langchain4j/spring AI依旧是传统Java后端，只是多了最基础的LLM调用能力Java + Spring AI / LangChain4j ≠ AI 应用开发本身它更多是 “传统后端在接入 AI 能力”，而不是 “以 AI 为核心的应用工程”。差异不在语言，而在“系统的控制权和复杂度在哪一侧”。一、从「系统主导权」看本质区别（这是最重要的一点）1️⃣ Java + Spring AI / LangChain4j 的定位系统主导权在：业务系统 / 后端架构LLM 在这里是：一个能力插件一个“增强模块”一个被调用的外部服务典型结构是： Controller ↓...
等闲_：其实agent开发和语言没关系，只要能稳定落地可观测，有业务价值的agent就是好agent，而各种语言的agentkit是企业基建必要的，是一些maas平台的agent模块的重要组成，需要提供零代码的能力让M端的同***营agent，所以不要过于纠结这些，真正要看的是模型工程化这整条链路，能做什么，怎么做更方便
机械人避雷的岗位/公司
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02-03 11:16
门头沟学院 大数据开发工程师
走出传统数仓范式：AI 加持下的 RAG + Workflow & Agent 如何真正落地？
在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...
AI时代，哪些岗位最容易...
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01-14 21:22
字节跳动_后端开发(实习员工)
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01-01 10:16
深圳大学 Java
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02-04 10:25
蚌埠坦克学院 嵌入式软件开发
龙旗科技Linux驱动开发 一面试题
1. 做一个自我介绍，重点讲一下你的项目经历参考回答方式：基本信息：我叫XXX，XX大学XX专业，预计XX年毕业，主修嵌入式系统方向技术背景：熟练掌握C/C++、Linux系统编程、数据结构算法，有X年的学习/实习经验项目经历： 项目一：基于STM32的智能监测系统，负责传感器驱动和数据采集模块，使用DMA+RTOS实现多任务调度，解决了实时性问题项目二：嵌入式通信系统，设计了可靠的通信协议，实现了CRC校验和超时重传机制个人特点：学习能力强，能快速上手新技术，对底层驱动开发有浓厚兴趣，能吃苦耐劳控制在2-3分钟2. volatile关键字的作用是什么？什么场景下使用？答案要点：1. vola...
嵌入式面试八股文全集
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