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LeetCode 471《编码最短长度的字符串》是一道非常典型但也非常容易被低估的动态规划题。表面上看，它只是把字符串压缩成类似 k[substring] 的形式；但真正难的地方在于——什么时候该压缩，什么时候不该压缩，以及如何保证整体长度是最短的。这道题和真实业务里很多“字符串优化”“配置压缩”“协议编码”问题的思路是高度相通的。本文会从直觉思路开始，逐步推到 DP 解法，并给出一个 Swift
【简历模板选择终极指南】面对6.2秒ATS扫描和15秒HR浏览的残酷筛选，本文提供高效决策框架：1）核心诉求是解决机器筛选与人工审核双重挑战；2）专业简历工具需满足格式兼容性、内容引导性、岗位匹配度三重标准；3）根据求职者身份（应届生/职场人/资深人士）提供定制化选择策略；4）详解主流平台优劣势，如100分简历的AI优化、Canva的视觉设计等；5）给出90分钟快速产出专业简历的四步行动清单。选择
不少刚入门大模型的开发者和小白，很容易混淆AI Agent与Agentic AI这两个高频概念。近期康奈尔大学发布的研究报告，精准厘清了二者的核心边界：AI Agent是基于LLM构建的单任务工具，仅具备有限自主性；而Agentic AI是多智能体协同系统，核心优势在于能自主完成目标拆解-任务分配-结果整合的全流程。简单来说，前者擅长搞定高频重复的单一任务，后者则能攻克高复杂度的动态业务流程。
一份可以直接发给客户的交付文档但Artifacts的价值不仅仅是"留档"。更厉害的是，
本文精心整理了大模型（LLM）岗位全流程三面面试真题，覆盖Transformer核心架构、位置编码变体、多模态大模型原理、DPO/SFT训练策略等高频技术考点，同时包含样本不均衡处理、感受野分析、过拟合/欠拟合解决方案、reward hacking规避等实操问题，搭配经典手撕代码题。
摘要 LangChain上下文工程指南详细介绍了如何优化LLM性能的核心技术。上下文工程是指在正确的时间、以正确的格式提供正确的信息和工具，使LLM能成功完成任务。这是AI工程师的核心工作之一。 指南指出，大多数Agent失败源于上下文问题而非模型能力问题。上下文工程包括动态调整系统提示词、智能管理消息历史、按需提供工具、选择合适的模型和定义输出格式。LangChain将上下文分为三种类型：瞬态的
LeetCode 470 这道题乍一看像是“随机数题”，但真正考的并不是 API 调用，而是**对概率、均匀分布以及拒绝采样（Rejection Sampling）**的理解。题目限制只能用 rand7()，却要生成 rand10()，这类问题在工程里并不少见，比如基于受限随机源做更高维度的随机模拟、灰度实验、AB 测试分流等。这篇文章会从直觉误区开始，一步步推到正确解法，并用 Swift 写出一
Fail-fast 是一种程序设计理念，指的是在程序执行过程中，如果遇到错误或异常状态，系统会立即停止或抛出异常，而不是继续执行下去。通过这种机制，程序可以在问题发生的初期阶段迅速暴露出潜在的错误，避免在后续的操作中引发更严重的问题或导致数据不一致。如错误通常在集合被遍历时出现修改操作时抛出，就是一个fail-fast机制。
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商业环境成为拉分模块：商业模块占比从8%飙升至26%，一下涨了3倍多，新增了AI、可持续发展、财务、健康、安全等考点，直接从送分模块变成了拉分模块，要学的内容是旧版的2倍，难度上升了一个层次。⏰最后划下重点：2026年，PMP认证会组织4次考试，考试时间暂时定于3月14日、6月14日、9月12日和12月5日，想考的小伙伴可以提前规划起来～敏捷深化：针对敏捷占比提升至 60% 的变化，加大《敏捷实践
在这个竞争激烈的就业市场中，面试往往是求职者成功的关键。尤其是对于刚刚步入社会的大学生来说，面试技巧的缺乏可能会导致错失良机。2025年的就业市场寒冬让求职变得更加艰难，面试不通过成了许多人的痛点。今天，我要向大家介绍10款AI面试辅助工具，它们或许能成为你求职路上的得力助手。一、小爱笔试专为在设计的 AI 面试助手，特别适用于 LeetCode 笔试。获取实时编程协助，提升您的表现，帮助您通过编
摘要：本文探讨了混沌工程与人工智能（AI）融合在软件测试中的应用，提出构建智能故障预测系统的新路径。传统混沌工程依赖人工经验，存在预测盲区，而AI技术通过机器学习分析海量数据，可实现90%以上的故障预测准确率。文章分析了AI驱动的智能预测模型（如LSTM网络）如何优化混沌实验设计，并通过电商、金融等案例展示故障率降低60%的实践效果。同时指出测试从业者需掌握AI技能，应对数据隐私、模型可解释性等挑
响应式Web测试面临设备碎片化、浏览器兼容性和性能优化的多重挑战。核心策略包括移动优先测试、断点验证、跨浏览器测试及性能优化，需结合自动化工具（如Selenium、Cypress）和真实设备测试。重点关注用户体验和可访问性，嵌入CI/CD流程实现持续检测。未来需应对折叠屏、AI测试等趋势，通过结构化测试框架提升产品质量和业务转化率，研究表明优化响应式体验可使转化率提升25%。
✅ 高分回答模板（带技术决策+异常处理）：我设计的是“意图识别+工具匹配”的双阶段触发机制，还补充了置信度校验的异常处理逻辑，避免工具调用错误，具体流程如下：\1. 意图精准识别：基于微调后的BERT模型做意图分类，训练数据用了5万条真实工具调用对话样本，能精准区分不同任务类型。比如“计算2024年公司营收增长率”归为“数学计算”类，“总结产品白皮书核心内容”归为“文档总结”类，当前意图识别准确率
自我介绍是对背景和工作经历的概述，所以尽可能突出你自己做的比较好且有把握的项目，这样面试官在提问的时候也会因为你自己提到的内容而往这方面走。不过有一些面试官就是会找简历上和自己业务相关或者感兴趣的项目来进行提问，所以你在简历上提到的项目都需要非常熟悉。
近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只
随着科技的不断进步，智能生活的概念已经深入人心。华为的鸿蒙操作系统（HarmonyOS）以其革命性的分布式技术，正在引领一场关于智能设备互联互通的全新变革。本文将结合最新的发展动态，探讨鸿蒙万物互联的未来趋势，并展望一个由一台手机掌控万物的智能生活新时代。
AI 大模型，即人工智能大模型，是 “大数据 + 大算力 + 强算法” 结合的产物 。它通过在大规模数据上进行训练，拥有海量参数（通常在十亿个以上），具备高度的通用性和泛化能力。打个比方，传统的小模型像是一个只储备了某一学科知识的学生，只能解决特定类型的问题；而大模型则像是一个知识渊博、博闻强识的学者，对各种领域的知识都有涉猎，能够应对自然语言处理、图像识别、语音识别等广泛领域的复杂任务 。
智能 AI 招聘工具如何选择？HR 常因功能繁杂、场景不匹配选错工具。
有很多小伙伴不知道学习哪些鸿蒙开发技术？不知道需要重点掌握哪些鸿蒙应用开发知识点？而且学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间。所以有一份实用的鸿蒙（HarmonyOS NEXT）资料用来跟着学习是非常有必要的。这份鸿蒙（HarmonyOS NEXT）资料包含了鸿蒙开发必掌握的核心知识要点，内容包含了。
【代码】【leetcode】1716. 计算力扣银行的钱（js实现）
Visibility.Visible : Visibility.None) // 是否显示布局。.onTouch((event) => this.listTouchEvent(event)) // 父容器设置touch事件，当列表无数据也可以下拉刷新。2、touch触摸事件：1—>手指移动上拉改变偏移量进行判断是否显示布局，2—>手指抬起偏移量置为0，请求数据成功后，关闭刷新状态。到达条件：如果一
从DriverEntry列表中获得指定设备的驱动：DevHostServiceStartService()启动HostService，间接调用AddDevice接口，依次加载host下的所有子设备。|//通过DevMgr在Host端的Client，调用| // 将DevService和deviceInfo与DevHostClnt关联。HdfDeviceAttach()的功能是（1）将设备Node节
无论是人类还是机器，可能同一时间冒出来的要做的事情的念头有很多，但机器有算力的限制，人有精力的限制，而时间又是固定的，所以资源怎么被合理的分配到最该做的事情上，是大家都要不断学习的。通过改善时间管理和减少分心的事项，我们可以更聚焦在重要的事情上，有效地减少拖延，找回那些被误认为“没有”的时间！现代人拖延产生的原因有很多，比如因为害怕失败而拖延，因为完美主义倾向而拖延，不想走出“舒适区”而拖延等等，
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在 Gradle 构建任务中，双击 PackageDebugHar 或PackageReleaseHar 任务，构建 Debug 类型 或 Release 类型的 HAR。待构建任务完成后，可以在工程目录中的 Matisse> bulid > outputs > har 目录中，获取生成的HAR 包。新建一个 Module，类型选择 HarmonyOS Library，模块名为 Matisse，如
9月5日，香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋在2024 Inclusion·外滩大会上分享了他对大模型产业落地的八个思考。他认为，AI Agent时代的到来，不会是一个神奇而强大的模型突然代替了所有工作流，它涉及技术、工程与市场的不断磨合，最终以超预期的服务呈现给人类。“今天做大模型，做深度学习，首先最重要的事情是要有算力。”沈向洋表示。他指出，从2010年开始，大模型需要的算力
想搭建智能 AI 招聘体系却不知从何入手？
智能 AI 招聘解决方案是什么？它能解决 HR 的哪些招聘痛点？
招聘 AI 系统效果如何评估？是看技术还是看实用？
如何选择招聘 AI 系统？HR 常陷入功能堆砌的误区。
企业招聘总被流程繁琐、效率低困扰？为什么越来越多企业引入招聘 AI 系统？
招聘 AI 系统是什么？它能解决 HR 的哪些痛点？本文从定义、功能、价值、常见问题四个维度，用平实语言拆解招聘 AI 系统的核心逻辑 ,它是整合 AI 技术的招聘 “智能助手”，能自动处理简历筛选、流程推进等工作，帮 HR 提效降本。
以下是我与面试官的完整英文对话记录，按时间顺序排列：Hello, Arnold. It’s a pleasure to meet you. I’m a Principal Engineer here, and I’ve been reviewing your background.I must say, transitioning from a Mechanical Engineering fou
难度等级：EASY表现评分：85/100I think my story about moving to the Philippines to learn English really touched the interviewer. It showed my determination and ‘grit,’ which HRs seem to love.I gave a very specif
这一点，我有自己的看法。在比赛前两个月，我是每天都在集中刷题的，甚至有些真题闭眼都能做，但昨天上考场后很多题目却做不出来，通过复盘分析，我认为自己陷入了刷题时的背题“误区”，当然也不是完全背题，简单题甚至部分中等题我还是能理解的，可是自己遇到全新的题目时，需要完全独立靠自己敲代码的时候，大脑就一片空白了，没思路了，这种情况据说是题目做少了，我并不认为是这样。除了学的内容多，他们还透露，备赛过程中需
摘要 LangChain Guardrails 和 Runtime 系统为构建生产级AI应用提供关键安全与运行机制。Guardrails分为确定性护栏（基于规则）和基于模型的护栏（使用LLM），分别用于快速过滤和语义理解，覆盖PII保护、内容审核等场景。Runtime系统提供上下文管理、依赖注入等核心功能，确保Agent安全访问外部资源。二者协同工作形成完整安全架构：输入经过Guardrails检
《凸多边形》是一道看起来很数学，其实很工程的题。它不考复杂公式，也不要求你会高等几何，真正的核心只有一个：
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