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LeetCode 热题 100 —— 7.接雨水（Javascript解法）
首选栈解法：在面试中，栈解法最容易向面试官解释清楚。它直接模拟了括号匹配的过程。注意基准点：栈初始化放入-1是这道题的精髓，避免了单独处理从索引 0 开始的有效子串。边界条件：注意空字符串""的处理（代码中循环不会执行，直接返回 0，逻辑自然成立）。空间优化：如果对空间要求极高（如嵌入式环境），可以使用双指针解法。
这些资料，对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！凡事要趁早，特别是技术行业，一定要提升技术功底。
Linux、MySQL、Web测试、接口测试、APP测试、Python、Selenium 、性能测试、LordRunner、计算机网络、数据结构与算法、逻辑思维、人力资源等模块面试题，命中率杠杠的。这份文档，对于面试的测试人员来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！PS：参考答案有几十万字，就没有全部放上来了，打印版本超过290多页。【 软件测试面试
取样器（Sample）是性能测试中向服务器发送请求，记录响应信息，记录响应时间的最小单元，JMeter 原生支持多种不同的sampler ，如 HTTP Request Sampler 、 FTPRequest Sample 、TCPRequest Sample 、JDBC Request Sampler 等，每一种不同类型的 sampler 可以根据设置的参数向服务器发出不同类型的请求。不同的是
但真实的世界是：没有任何一个商业项目，是因为用了多牛逼的后端架构才成功的；绝大部分死掉的项目，都是因为产品根本没人用，或者在早期就被无意义的基础设施消耗拖垮了团队🤔。
文章摘要： 本文详细介绍了从零搭建RAG+Agent知识库系统的全流程，涵盖前置环境配置、架构设计、核心模块实现及面试考点解析。系统采用分层架构，结合文档分块、向量检索（Milvus）、Rerank精排和ReAct智能体，支持多工具调度与多轮对话记忆管理。关键优化包括语义分块（500字符+10%重叠）、两级检索（向量召回Top10+Rerank精排Top3）、Prompt幻觉抑制等，显著提升召回率
上一篇我宣布了重启编码。今天这篇，聊一个最务实的问题——时隔14年，我给自己买的第一台个人开发电脑。
面试官：来讲讲大模型部署有哪些主流方案？vLLM、TGI、llama.cpp、SGLang 这几个怎么选？🙋♂️我：vLLM 用来部署大模型推理，速度快；llama.cpp 是 CPU 推理；TGI 和 SGLang 我没用过。
所谓反射，是java在运行时进行自我观察的能力，通过class、constructor、field、method四个方法获取一个类的各个组成部分。在Java运行时环境中，对任意一个类，可以知道类有哪些属性和方法。这种动态获取类的信息以及动态调用对象的方法的功能来自于反射机制。序列化就是一种用来处理对象流的机制。将对象的内容流化，将流化后的对象传输于网络之间。
很多同学在本地用 LangChain 或 LlamaIndex 跑通了一个 RAG（检索增强生成）Demo 后，就觉得自己已经掌握了 RAG。但在真实的工业界（生产环境）中，。。在高级 AI 工程师的面试中，面试官往往会跳过基础概念，直接对你进行“生产级灵魂拷问”。这篇文章将带你用大白话盘点 RAG 工业落地的四大核心优化策略，并附上大厂最爱考的“语义缓存”实战代码！
📝 文章摘要 本文深入探讨了RAG（检索增强生成）系统的评估体系，重点介绍了业界黄金标准"RAG三元组"：检索相关性（评估检索文档与问题的匹配度）、忠实度（检验生成内容是否基于检索文档）和回答相关性（判断回答是否真正解决问题）。针对传统NLP评估指标不适用的问题，文章提出使用更强大的LLM（如GPT-4）作为裁判（LLM-as-a-Judge）进行语义评估，并提供了实战代码示例。文中还包含高频面
dummy 不是必须的，它是一个哨兵节点，用来让链表构造更方便。问题是：第一个节点比较特殊。cur = head;} else {因为 dummy 本身只是临时占位，真正的结果链表是从 dummy.next 开始的。真正答案从这里开始所以 dummy 的作用就是：省掉“第一个节点怎么处理”的麻烦，让后续所有节点都用同一套逻辑添加。总结：非赋值逻辑，而是移到下一个指针···假设当前结果链表是：```
要点：层次遍历的套路同上要点：中序遍历要点：中序遍历要点：中序遍历要点：bfs。
一本从零到一、深入技术本质原理的 AI Agent 架构师进阶圣经。覆盖：原理理论金句 + 实际应用实践案例 + 纯文本架构图 + 表格清单 + 最佳实践 Tips + 番外篇。全书 12 章，每章约 5 万字，全书 60 万字以上。
JD 里写"作为技术 Owner，直接对重大标杆项目的成功交付负责"。这里的"成功交付"不是写完代码，而是客户验收 + 商业回款 + 稳定运行。Owner 是那个"出了任何问题都第一个被叫醒"的人。
运行时(Runtime)是 Agent 从"一段 Prompt 脚本"变成"一个可运行的进程"的那层软件基础设施。它是模型、工具、记忆、编排逻辑之间的"胶水层"和"调度层"。打一个比方:大模型是 CPU,工具调用是 I/O 外设,记忆系统是磁盘,而运行时就是主板 + 操作系统内核。没有运行时,你只有一个焊在面包板上的裸芯片;有了运行时,你才有一台可以开机、可以多任务、可以休眠唤醒、可以崩溃重启的计
在前面的章节中，我们用了大量篇幅讨论单个 AI Agent 的架构、记忆、工具调用、规划与反思。单个 Agent 已经能够完成相当复杂的任务——写代码、做调研、调用 API、生成报告。那么问题来了：既然一个 Agent 已经这么强了，为什么还要搞 Multi-Agent？答案藏在人类社会几千年演化的智慧里。一个人再厉害，也做不成一家上市公司。一个程序员再全栈，也写不完一个百万行级别的操作系统。人类
市面上关于 Agent 的定义很多，有些偏学术（“能够感知环境并采取行动以达成目标的自主实体”——Russell & Norvig 经典定义），有些偏营销（“能帮你干活的 AI”）。本章给出一个面向工程落地的定义，并把面试采分点标出来。AI Agent = 以大语言模型为认知与决策内核、以外部工具为执行手段、以记忆为状态载体、以目标为导向、能够在多步交互中自主规划与反思的软件实体。以 LLM 为认
如果想学习提升找不到资料，没人答疑解惑时，
压力测试（Stress Test），也称为强度测试、负载测试，属于性能测试的范畴。压力测试是模拟实际应用的软硬件环境及用户使用过程的系统负荷，长时间或超大负荷地运行被测软件系统，来测试被测系统的性能、可靠性、稳定性等。一定负载的情况下，长时间运行被测软件系统，称为稳定性测试；超大负荷地运行被测软件系统称为极限压力测试。
2026年AI Agent迈入深度落地阶段，通用大模型被动应答、内容泛化的缺陷，难以适配科研、金融、企业调研等专业场景。本文详解Mind Spect智能知识助理核心能力，依托主动协作、任务驱动、闭环决策、知识沉淀优势，覆盖知识工作全链路，解决工作低效、产出不专业、知识难复用等痛点，为个人与企业提供专业的AI Agent增效方案。
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