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LangChain和LlamaIndex是构建大语言模型应用的核心框架。本文详细介绍了LangChain的六大核心概念（Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents）和LCEL构建链的优势，深入解析了RAG检索增强生成的实现流程，以及Agent的ReAct执行框架。同时对比了LlamaIndex作为数据层专家与LangChain作为通用框架的区别，并提供了
大模型面试必知：微调问题全解析，助你通关拿 offer！
程序员必看！AI 大模型从原理到实践：拆解 “万能能力” 底层逻辑 + 开发场景落地
文章详细解析了大模型训练与推理阶段的填充策略选择原理。训练阶段推荐右填充，因其使标签移位与注意力掩码更一致，position_ids构造简单，减少边界错误。推理阶段推荐左填充，便于批量增量解码对齐"最后一个真实token"，简化KV缓存管理，提升吞吐效率。填充方式选择应基于最小化mask、position_ids、索引与缓存管理复杂度的原则。
大模型 Agent（LLM Agent）是一种基于大型语言模型（LLM）的智能体，能够自主解析任务、调用工具、执行推理，并与环境交互。
大模型求职总结与职业发展建议 本文记录了作者在25家AI公司的面试经历，包括字节、阿里、百度等大厂及多家初创企业。成功获得9个offer，涵盖大模型研究、框架开发等方向。面试内容普遍侧重coding能力（LeetCode）和大模型技术深度（Transformer架构、分布式训练等）。从体验来看，初创公司技术考察更全面深入，而大厂更注重工程能力与团队匹配。 核心发现： 大模型领域竞争激烈，需持续跟踪
摘要：本文剖析企业级RAG系统构建的三大核心环节——文档预处理、召回与生成增强，针对复杂文档处理、问题优化等难点提供实用解决方案。通过统一文档格式、多维度问题优化、上下文压缩等技巧，提升系统效率与准确性。文章强调业务场景适配的重要性，并分享文档转换、标签提取等实战经验，帮助开发者构建高质量RAG系统。最后指出AI时代率先掌握技术者的竞争优势，呼应大模型学习的重要性。全文兼顾技术深度与实用价值，为R
Agentic AI（智能体AI）是具备自主目标设定、计划执行、环境交互、反馈学习能力的AI系统。自主性：无需人类持续干预，能主动推进任务；适应性：能根据环境变化（如用户反馈、工具结果）调整策略；多模态：可整合文本、语音、视觉等多种输入，调用API、数据库等工具。
程序员必看！一文搞懂大模型 “语言积木”：Token 到底是什么？
【干货收藏】智能体AI：驱动AI从“被动应答”迈向“主动决策”的颠覆性变革
后端转大模型、新手入门迷茫？老行内人带你避坑，选对方向少走半年弯路
传统面试依赖面试官的主观判断，而AI得贤招聘官将人才评估推向科学化与精准化。其打分结果不仅通过严格的心理学指标考验——效标效度与重测稳定信度，更经得起一对一的人机对比实验。第六代AI面试智能体6.3版本的发布，标志着该领域已达到国际领先水平。企业可以完全依据其评估结果做出招聘决策，告别“凭感觉选人”的时代。
2025：智能体（Agent）商业化爆发元年，个体与企业的生存必修课
程序员必看！大模型技术全景解析：从原理到实战，一文搞懂 AI 大模型演进与应用
小白怕 RAG/GraphRAG 太难？从技术解析到融合策略，程序员进阶大模型全指南
自2025年2月18日，中国版权保护中心完成“深度求索DeepSeek-R1”大模型本地化部署接入，标志着版权登记审核开始迈入“机读”智能筛查与“人审”复核确认相结合的智能化审核新阶段。软件著作权审批越来越严格，下证难度也越来越大。普通渠道申请的，尤其是著作权人是个人的，更是卡进度。你的软件著作权能否通过，主要看你的程序鉴别材料和文档鉴别材料的质量，这也是版权中心审核的重中之重。
2025工业大模型应用进展与展望｜附21页PDF文件下载
程序员进阶指南：大模型算法岗高薪密码拆解 + 免费学习资源全攻略，冲刺154万年薪不是梦！
程序员入门！AI 智能体类人记忆系统架构设计指南：让 Agent 告别 “健忘症”
大模型面试通关：微调效果评估实战指南（速存备用）
大模型三大核心技术：Agent、MCP与Function Call的赋能逻辑与实践指南
在字符串的日常处理场景里，判断一个字符串是不是另一个字符串的子序列是非常常见的需求。比如在搜索推荐里，我们输入一个简写，系统要判断这个简写是不是某个候选词的子序列，从而决定是否推荐。LeetCode 392 就是这样一道题：给定两个字符串 s 和 t，判断 s 是否为 t 的子序列。本文会从题目分析、解题思路、Swift 实现代码到示例测试，带大家完整拆解这道题，并结合进阶问题聊聊在大规模数据场景
不是一定要取得3A才算通过PMP®考试，具体是否通过考试只需要看查询成绩时显示的是PASS还是FAIL， 只要显示的是PASS，即使是1A2B或其他成绩也是算通过考试的。大家注意查收成绩邮件，如果你还没有收到邮件也不要心急，此次考试成绩是分批次陆续公布的，同时当前查询成绩人数较多，可能出现官网暂时无法登录的情况。若考试结果显示“PASS”，就是通过，若是“FAIL”，就是未通过。1、当你在PMI的
又是一年求职季，在这里，我为各位准备了一套Java程序员精选高频面试笔试真题，来帮助大家攻下BAT的offer，题目范围从初级的Java基础到高级的分布式架构等等一系列的面试题和答案，用于给大家作为参考以下是部分内容截图等等一系列的面试题和答案，用于给大家作为参考以下是部分内容截图[外链图片转存中…(img-UYvrZ6Kj-1711561524496)]
【职场PPT高效指南】5大模板网站实测推荐：①PPT百科（场景化分类+AI生成，逻辑框架完整）；②Canva可画（在线编辑+团队协作，适合设计小白）；③SlidesCarnival（免费创意模板，视觉表现力强）；④OfficePLUS（微软官方，兼容性最佳）；⑤EnvatoElements（高端设计，适合发布会）。附3大避坑技巧：注意商用版权、优先PPTX格式、建立个人模板库，助你10分钟完成专业
xml 是一种和 html 非常类似的语言，采取一定的格式展示数据。
不同于巨头“顺带做”的姿态，Testin 的全部资源、研发与运营都围绕测试展开：从兼容测试、真机调试到自动化测试、性能监测，几乎涵盖了开发者在产品上线前后的全链路需求。换句话说，选择 Testin，不只是选择当下的能力，更是选择未来的确定性。阿里移动测试的退场，不是孤立事件，它揭示了一个现实：在 AI 成为科技产业唯一确定性增长曲线的当下，所有巨头都会把资源倾斜到主航道，边缘业务没有存在空间。回归
什么是Mock1、Mock定义Mockito是Java单元测试开发框架。在写测试单元时它可以Mock（Mock的中文释义是模拟，所以Mockito从名字上可以看出是要模拟一种场景）。
幂等是一个数学与计算机学概念，在数学中某一元运算为幂等时，其作用在任一元素两次后会和其作用一次的结果相同。在计算机中编程中，一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数或幂等方法是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。在HTTP/1.1中，对幂等性进行了定义。
本文详细解析了大模型的核心技术架构，包括主流开源模型体系、Attention机制原理与变体、训练目标、涌现能力成因，以及为何LLM多采用Decoder-only结构。同时深入探讨了Layer Normalization技术、各类激活函数的优缺点，以及FlashAttention等优化方法，为读者提供大模型从理论到实践的全面技术指导。
首先给大家讲解一下数据标注员这个职业，自21年国家职业技能标准公布以来，数据标注员正式命名为人工智能标注师，属于技能技术工种，共有5个等级级别。在未来5年将会有20万的岗位缺口，数据标注员虽然是份简单的工作，但是现在大多标注公司为提升招聘效率，会采取批量筛选的机制，面试并不会太难，但会在试用期进行大批量淘汰，如果全是想入职该行业，需要从以下几个方面准备。另外，人工智能培训师国家岗位职称已经公布，国
写个单元测试类，发现没办法模拟dao层的行为，dao层采用mybatisPlus ，经过半天时间的潜心研究终于解决mybatisplus 链式查询的模拟问题，下面放出解决办法1，自定义的ArgumentMatcher，这里做成了基类，继承后使用import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.AbstractWrapper;import org.moc
文章详细介绍评估大模型微调效果的两种主要方法：人工评估（专业人员直接体验模型输出效果进行打分判断）和数据集驱动评估（使用AIME、GPOA等专业数据集进行客观评估）。同时讨论如何避免评估偏差、构建验证集及使用OpenCompass、EvalScope等工具，强调全面评估对模型落地应用的重要性，是面试展示工程化思维的关键环节。
lxml库来创建XML文件非常简单的。无论需要生成简单的数据文件还是复杂的文档结构，lxml都可以提供足够的灵活性和支持。lxml封装了更多的功能，如XPath查询、XML模式验证等，后续继续探索。
本文整理了阿里达摩院近年面试真题，涵盖Java、C++、计算机组成原理、Web前端、人工智能等8大技术方向。Java部分重点考察JVM原理和并发编程；计算机组成原理侧重电路设计；人工智能题目涉及模型训练与部署；此外还包括行为面试、项目经验等非技术问题。这些题目反映了达摩院对候选人基础知识和实践能力的全面考察，是准备技术面试的重要参考资料。
面试题来自面试官发自灵魂深处的拷问：谈谈你对spring的理解；一脸懵逼的求职者的内心活动：啥？ 具体的问题是什么？现在的面试都不按套路出牌了吗？ 抛出一个这么大的问题，你让我怎么回答？一脸懵逼的求职者的回答：额~ ~ ~ 这个。。。。 额~ ~ ~ 那个。。。。额~ ~ ~ 不知道唉。。。为什么面试官要问这种问题？不可否认，现在的大多数的面试出题方式都是这样的，惊人的相似，就是面试官喜欢抛出一个
一. 什么是架构和架构本质在软件行业，对于什么是架构，都有很多的争论，每个人都有自己的理解。 此君说的架构和彼君理解的架构未必是一回事。因此我们在讨论架构之前，我们先讨论架构的概念定义，概念是人认识这个世界的基础，并用来沟通的手段，如果对架构概念理解不一样，那沟通起来自然不顺畅。Linux有架构，MySQL有架构，JVM也有架构，使用Java开发、MySQL存储、跑在Linux上的业务系统也有架构
摘要：AI浪潮下，后端开发者面临技术同质化、薪资瓶颈和AI冲击等困境。为保持竞争力，建议考取人工智能训练师证书实现技术升级。该证书与后端开发技能互补，市场需求大且含金量高，能赋能智能化系统设计、数据驱动问题解决，并拓展职业发展空间。未来后端开发将向智能化演进，兼具架构能力和AI技能的复合型人才更具优势。
DBMS：数据库管理系统(databasemanagementsystem)是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数zd据库，简称dbms。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过dbms访问数据库中的数据，数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时版或不同时刻去建立，修改和询问数据库。
DeepSeek新模型V3.2即将发布，引发六大核心期待：1）R2和V3.2模型在代码生成、多语言推理和AGI能力上的突破；2）AI智能体实现低干预、高自主操作；3）提升国产算力适配和成本效率；4）强化多模态处理能力；5）深化开源生态和商业化落地；6）增强国际竞争力，打破美企垄断。市场期待DeepSeek在技术突破与实用价值间取得平衡，成为国产AI标杆。
程序员必看！万字拆解大模型 SFT：从 “是什么” 到落地，附经验技巧 + 分析思路
从“手动编码”到“框架真香”：LangGraph实战入门，3步解锁Agent核心能力
网络安全行业产业以来，随即新增加了几十个网络安全行业岗位︰网络安全专家、网络安全分析师、安全咨询师、网络安全工程师、安全架构师、安全运维工程师、渗透工程师、信息安全管理员、数据安全工程师、网络安全运营工程师、网络安全应急响应工程师、数据鉴定师、网络安全产品经理、网络安全服务工程师、网络安全培训师、网络安全审计员、威胁情报分析工程师、灾难恢复专业人员、实战攻防专业人员…最常用的打包命令是 tar，使
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