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搬砖搬砖
2020-09-16 09:50
广东工业大学 C++
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#华为#
许愿,cloud&AI,前天过了主管面,华为爸爸捞我一下。
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02-20 18:18
浙江大学 算法工程师
快手C++ 一面 面经
1. 介绍一下你做过的项目,重点说说技术难点 (15min)答案要点:选择1-2个最有技术含量的项目深入讲解强调:性能瓶颈分析、内存优化、多线程并发、崩溃率降低用数据说话:启动速度提升40%、内存占用降低30%、崩溃率从2%降到0.5%准备追问:为什么这么设计?有没有考虑其他方案?如何权衡的?2. 智能指针有哪几种?shared_ptr的实现原理智能指针类型:unique_ptr:独占所有权,不可拷贝只能移动shared_ptr:共享所有权,引用计数管理weak_ptr:弱引用,解决循环引用问题auto_ptr:已废弃(C++11)shared_ptr实现原理: template<typ...
C++八股文全集
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01-28 01:32
广州软件学院 运维工程师
找不到实习捏
实习,投递多份简历没人回...
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02-10 13:13
江西师范大学 机器学习
AI Agent马上会像Java一样
被培训班挤爆。现在去B站一搜全是麦克,大厂都没怎么搞明白的东西,现在就开始卖了,果然宇宙的尽头是销售。
mengnankk:
培训班基本都是这样,闻着屎味就来了
聊聊Agent开发
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02-20 17:18
已编辑
黑龙江大学 Java
agent实习都干什么?什么是ReAct和Planning & Extractor?
在构建AI Agent(智能体)时,如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种:ReAct(推理+行动) 和 Planning & Extractor(规划+提取器)。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力,但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同,帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出,其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态(Reasoning),然后决定采取什么行动(Acting),如调用工具、查询知识库,之后根据行动结果再次推理,直至...
AI求职实录
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