本文全面介绍了大模型相关知识，包括大模型（LLM）、提示词工程（PE）、检索增强生成（RAG）、工具调用（Function Calling）、模型上下文协议（MCP） 等，适合零基础小白入门。  近些年，AI 的发展速度越来越快，越来越多的业务开始寻求“AI 赋能”。面对这个黑盒，很多研发人员的反应是疑惑：“我需要学习神经网络算法吗？我要懂 Transformer 架构吗？” 其实，对于非算法人员，我们不需要成为研发“发动机”的算法科学家，而是要成为能够驾驭“赛车”的 AI 工程师.我们无需深究底层的数学原理，但必须洞察它的能力边界，知道如何将这个“黑盒能力”高效、稳定地融入到我们的业务系统中...

目前写了两个项目，一个是自己写的网盘，还有一个是外卖，自己优化了一下，现在是打算年后找实习，有机会去中小厂吗，还要往哪一方面优化？求各位大佬点评

拿到offer之后我就很少看牛客了我承认 没拿到offer之前大家都是焦虑的但是 牛客和xhs会放大你的焦虑让你看到同龄的人有多么多么厉害已经刷了多少段大厂实习然后你开始自我怀疑牛客的本意是交流学习 所以只要看面经就好了把自己变成不吃压力之人幸福生活 从不吃压力开始

上周面了一个自称5年全栈的兄弟🤔。简历漂亮得像报菜名：精通 Vue/React，熟悉 Node.js/Go，玩过 K8s，能画原型图，甚至还写过两个 Flutter App。 我只问了一个问题：如果不使用任何框架，Node.js 的 HTTP 模块是如何处理高并发下的内存积压的？他愣了三秒，支支吾吾说：厄...一般我们都用 NestJS，框架处理好了吧？😖那一刻，我看到了无数前端人的缩影：我们拼命想成为无所不能的全栈大神，最后却活成了什么都懂一点、什么都搞不定的API 缝合怪。全栈不等于样样稀松，真正的价值在于深耕核心难题。与其在重复造轮子中消耗精力，不如用RollCode 低代码平台 提...