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2019-08-10 15:11
门头沟学院 Java
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2019-08-10
在牛客打卡18天,今天学习:刷题 20 道
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基本情况:双非一本,6年前端经验,因前公司组织架构调整,项目组优化,gap半年以上,期间在备考公务员,感觉上岸比较困难,加上对od平台一直比较感兴趣,从HR鱼丸这里了解到有新的院校清单,并且自己在清单内,所以决定一试。机考:复习了两周多参加了机考,难度是有的,但是及格线还是比较轻松的,第一题考的是数组和字符串,比较经典;第二题考的是队列;最后一题是贪心。感觉和复习的力扣题目相比,考题会更加场景化,理解题意很重要。估分时就知道是低分飘过,HR鱼丸查询报告无误后告知可以继续推进。综测:鱼丸说了下大致的注意事项,我是在安静的环境、情绪稳定的时候做的,大概半小时以内搞定了,提交之后反馈给HR,很快就通...
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02-06 11:31
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27届找实习,现在是投了一周左右,没啥厂理我,几个大厂要了简历但也没后续,心里想去公司感受一下业务,但是没找到有点难受,看了牛肉哥包括其他一些大佬的建议都是直接剑指暑期,再多背背八股,熟悉熟悉算法,然后项目每个地方都要能讲透,想来牛客找找相同目标的同学交流交流!
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02-10 10:49
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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...
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