登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
这三大锦囊其实就是一套。
姐妹们，兄弟们，有没有觉得最近找工作越来越难了？简历海投出去，往往石沉大海，连个面试机会都没有。别提多扎心了！我身边好多26届的应届生，还有不少想跳槽涨薪的朋友，都在抱怨简历进了“黑洞”，完全不知道问题出在哪。为啥会这样？我最近才发现，原来是招聘系统的 ATS（Applicant Tracking System）筛选越来越狠了！2026年ATS筛选规则进一步升级，它可不是HR小姐姐们人工看简历，而
摘要： 2026年，端侧AI迎来爆发式发展，70B大模型已能在手机和普通电脑上离线运行，实现零成本、隐私保护、毫秒级响应。云AI的三大痛点（高成本、网络依赖、隐私风险）被端侧AI破解，量化技术使大模型内存需求从140GB压缩至8-12GB。主流模型如Llama 3、Qwen 2、DeepSeek V2等支持手机端流畅运行，推荐14B参数模型平衡性能与资源消耗。部署教程涵盖硬件要求（≥12GB内存）
版本1 业务模块+效率优化（互联网业务前端）我主要负责用户中心、交易支付核心模块前端开发，一方面主导Vue2项目升级Vue3+Pinia重构，解决多端状态同步问题，页面加载速度提升35%，也拉高了用户注册转化率；另一方面封装团队高频通用表单组件，统一前端代码规范与Git提交规范，搭建自动化检测脚本，大幅减少重复代码和代码评审耗时，提升团队整体开发效率。版本2 ToB企业级SaaS前端。
本文系统梳理了LLM（大语言模型）相关的18道核心面试题，涵盖Transformer原理、Prompt工程、RAG集成等关键技术点。
本文指出当前流行的Agent学习路线存在顺序错误，建议从底层机制入手逐步深入。正确的学习路径应为：1）通过编写最小Agent理解核心机制；2）重点掌握LangGraph的状态图模型、条件边和Checkpointer；3）深入研究核心模块的工程实现；4）通过有数据的项目进行效果评估与优化。强调应先精通单Agent再学习Multi-Agent，并提供了相关学习资源。文章还分析了AI人才市场的供需矛盾，
文章摘要： 本文系统介绍了RAG系统中重排序（Reranking）技术的核心作用与实现方法，重点分析了RRF、RankLLM和CrossEncoder三种主流策略。其中，RRF通过多检索结果融合提升排序效果，具有实现简单、速度快的优势；RankLLM基于大语言模型实现语义级重排；CrossEncoder则利用深度模型进行精细相关性打分。文章通过代码实例展示了RRF的具体实现流程，并指出不同方法的适
本人是 年初初入职了某硬件大厂的AI系统开发，入职后感觉不太喜欢AIOps，还是想做toc agent，尤其是AI多模态创作方面的。
Cola DLM采用三层解耦架构(VAE+DiT+Decoder)的设计哲学，通过层次化隐变量模型实现文本生成。VAE负责离散文本与连续隐空间的转换，DiT在隐空间进行分块因果生成，Decoder还原为文本。这种解耦带来四大优势：组件独立训练、隐空间可操作、先验可替换和多模态扩展。与Stable Diffusion架构同构，Cola DLM通过分块因果注意力实现block内双向、block间因果的
frequency_penalty：惩罚已经出现过的词再次出现，值越高用词越不重复。presence_penalty：惩罚已经聊过的话题再次出现，值越高越容易引入新内容。90% 的场景不需要调它们。我只有在生成长文、发现模型总在车轱辘话的时候，才会把 frequency_penalty 加到 0.3 左右。调大了会有反效果——让它翻译“你好”，它给你输出“Hello、Hi、Hey”各一遍。
毕业季如期而至，但今年走进面试场的你，可能会发现一个微妙的变化——面试官的问题，和从前不一样了。那些年我们倒背如流的“盒模型有哪几种”“事件循环的执行顺序是什么”，似乎不再是主角。取而代之的，是一道道让你措手不及的场景题，还有那些刚刚在2026年落地的技术新特性。这场正在发生的变化，远比我们想象的要深刻。
创建一个分离态、自定义栈大小// 线程执行函数printf("自定义属性线程运行中\n");sleep(2);printf("自定义属性线程执行完毕\n");int main()// 自定义栈大小4M// 1. 初始化线程属性// 2. 设置为分离状态// 3. 设置线程栈大小// 4. 根据自定义属性创建线程// 5. 销毁属性结构体// 主线程继续执行，无需join回收printf("主线程执
大家好，这是我的CSDN每日更新第四篇计算机硬核技术博文，持续深耕操作系统核心底层知识点，专注打造适配期末备考、考研408、校招面试、工程实战的全维度干货内容。在前一篇博文中，我们完整吃透了进程与线程的底层原理、资源模型、上下文切换机制，掌握了操作系统并发执行的基础逻辑。当系统中存在多个进程并发执行，且需要竞争共享资源时，就会引出操作系统中最经典、最高频的重难点知识点——死锁（Deadlock）。
现在CAIE一二级连报，额外赠送AI Agent 实战应用与数据生产专家训练营，课程结业后，官方会对接数据标注兼职就业机会，而且报酬可观，名额有限，先到先得。运营、市场、行政、财务、人力、产品、销售，甚至传统制造业岗位，都在被“AI+工作流”重新改写。它的优势不在于把你包装成算法专家，而是帮你建立一套更完整的 AI 能力框架：知道 AI 能做什么、不能做什么，怎么提问，怎么搭流程，怎么把结果落到业
本手册系统讲解 Zabbix 7.0 LTS 开源监控解决方案，从核心功能与架构原理切入，完整复现 RHEL 9 环境下的端到端部署流程。逐行解析核心配置代码，标注生产环境高频踩坑点，提供千万级并发场景下的分布式架构优化方案与故障排查指南，助力运维工程师快速落地高可用、高性能的企业级监控体系。
定义：首次请求后，浏览器（或代理服务器）会保存一份请求资源的响应副本。当用户再次发起相同请求时，若判断缓存命中，则拦截请求，直接将存储的副本返回给用户，从而避免重新向服务器发起网络请求。HTTP 缓存主要分为两类：强制缓存 和 协商缓存。核心痛点引出：强制缓存直接读取本地数据，如果在此期间服务器上的资源被修改了，用户看到的依然是旧数据。为了解决资源更新的问题，引入了协商缓存。强制缓存主要依靠响应头
在真实的 AI 落地项目中，RAG 系统的本质是一门数据清洗、召回与流控的艺术。相比于频繁更换底层的大模型，将更多精力倾注在高质的数据清洗、混合召回机制以及精排模型的调优上，才是推动 RAG 从“玩具”走向“工业级商用”的决定性路径。
Java虚拟线程是JDK 21正式推出的轻量级并发方案，由JVM用户态调度，单线程仅占几百字节内存，支持百万级并发。它通过“M:N”调度模型与自动挂载/卸载机制，彻底解决传统平台线程在IO密集型场景下的资源瓶颈与阻塞浪费问题，让同步编程轻松承载高并发。
Java内存模型（JMM）是Java并发编程的基石，抽象定义主内存与线程工作内存的交互规则，系统解决可见性、原子性、有序性三大核心问题，并通过happens-before、volatile、synchronized等机制保障多线程安全与跨平台一致性。
虚假唤醒：线程从返回，但条件并未真正满足。操作系统信号导致wait提前返回多核 CPU 的竞态时序必须用while重新检查条件// 正确：while 重新检查// 错误：if 只检查一次，虚假唤醒时可能条件仍不满足核心原则：永远在while循环中调用。
本文分析了AI Agent的五大局限：可靠性不足、成本较高、响应速度慢、上下文窗口限制和工具生态分散。同时指出Agent将向更自主、更专业、更协作、更安全和更便宜的方向发展。文章为创业者提供了四个机会领域：垂直Agent、开发平台、安全合规和行业解决方案，并建议普通人可以通过学习使用、成为专家或参与生态来把握机遇。作者认为尽管存在技术瓶颈，但Agent代表AI从"思考"到"行动"的关键进化，未来十
AI Agent应用场景盘点：15个落地案例解析 本文系统梳理了AI Agent当前最成熟的15个应用场景
本文介绍了如何使用LangChain框架快速搭建AI Agent。首先概述了LangChain的核心概念，包括模型、提示词、链和工具。然后通过两个实战案例演示了如何构建Agent：一个简单的天气查询Agent和一个复杂的市场调研Agent。文章还讲解了如何为Agent添加记忆系统和知识检索功能（RAG），使其能够记住对话历史并访问外部知识库。LangChain通过封装常用模式，降低了AI应用开发门
别再死记硬背那些过时的八股文了。可用性优先 (Availability First)接受软状态 (Accept Soft States)最终一致性兜底 (Eventual Consistency)这才是真正“精通高并发架构”该有的样子！
本文系统梳理Java volatile关键字的核心知识体系，涵盖JMM内存模型、可见性与有序性原理、内存屏障实现机制、DCL单例应用及典型误区。volatile是Java轻量级同步机制，基于JMM模型，通过内存屏障（StoreStore/StoreLoad等）保证共享变量的**可见性**（修改立即刷主存、读取强制重载）和**禁止特定指令重排序**，但**不保证原子性**（如i++仍线程不安全）。核
pgvector 不是一个“凑合”的方案，它是一个非常务实的选择。对大多数中小型项目来说，它性能完全够用，运维成本几乎为零，还能跟业务数据无缝集成。如果你现在用的就是 PostgreSQL，先试试 pgvector。别一上来就引入新数据库，给自己加复杂度。等你真的碰到它的性能天花板时，那时候再迁移也不迟——而且那时候你更清楚自己要什么了。能用已有的组件解决的问题，绝不引入新组件。
随着 2026 年全国事业单位招聘考试进入高峰期，越来越多的考生开始借助专业软件进行面试备考。本文从技术架构、功能完整性、用户体验和备考效果四个维度，对当前市场上主流的事业编面试软件进行全面测评。经过多轮实际测试和用户反馈分析，智蛙面试凭借其先进的多模态大模型技术、精准的结构化评分系统和丰富的真题资源，在综合表现中排名第一，成为 2026 年事业编考生的首选备考工具。本文将详细介绍各款软件的技术特
4）因果图方法：前面介绍的等价类划分方法和边界值分析方法,都是着重考虑输入条件,但未考虑输入条件之间的联系, 相互组合等. 考虑输入条件之间的相互组合,可能会产生一些新的情况. 但要检查输入条件的组合不是一件容易的事情, 即使把所有输入条件划分成等价类,他们之间的组合情况也相当多. 因此必须考虑采用一种适合于描述对于多种条件的组合,相应产生多个动作的形式来考虑设计测试用例. 这就需要利用因果图（逻
class HelloViewModel:ViewModel() {private val _name = MutableLiveData("")val name : LiveData = _namefun onNameChanged(newName:String){_name.value = newName}}MainActivity中private val viewModel:HelloVie
面试不光是这些准备不光包括技术，还有你对公司的了解，这是在 hr 这关更看重的，他们想找的不光是技术大拿，更重要的事可以跟公司共同进步的伙伴，所以当你真正开始面试，那么就要拿出自己的真诚，让 hr 感受到你对公司的兴趣、热情和自信，从谈吐上表现出果断和坚定往往会是很多招聘人事更加青睐的。synchronized 的原理，什么是自旋锁，偏向锁，轻量级锁，什么叫可重入锁，什么叫公平锁和非公平锁。类的实
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。同时，我也为大家准备了一份软件测试视频教程（含面试、接口、自动化、性能测试等），
摘要： 分布式链路追踪是解决微服务架构下日志分散、排查困难的关键技术。文章对比了三大主流方案：轻量级Zipkin适合简单场景，Jaeger扩展性强适合云原生环境，而SkyWalking以无侵入接入和全栈APM能力成为Java技术栈的首选。实战部分演示了Spring Boot 3.x如何通过Micrometer Tracing集成Zipkin实现链路追踪，帮助开发者快速定位跨服务调用问题。
该文章只是为了练习场景题的分析框架，可能存在漏洞，欢迎交流。
14. 你们Feature合入之后，打包工作是谁去做呢？实际测试人员有多少？9. 如果出现问题，这些问题的解决是由你这边来主导推动的吗？10. 你能举一个你之前做的问题闭环的全过程的例子吗？7. 在你们版本周期里面，你分别会做哪些事情呢？8. 你们版本过程中，这些工作是由谁来负责的呢？3. 集成版本测试主要指的是什么？2. 你在你前面工作中，分配的一个时间比例？12. 实际的操作测试你之前有涉及到
本文从**基础认知、核心算法、分层实现、进阶落地、选型实践**五大维度，全方位结构化拆解分布式限流的完整知识体系，覆盖固定窗口、滑动窗口、漏桶、令牌桶四大核心算法，以及网关层/服务层的工业级落地实现。
金九银十期间成功斩获58万Offer！六面字节跳动面经（成功关键：吃透九大核心知识+狂刷大厂面试真题）第一轮：团队面试第一轮基本上是你的团队成员面试你，是和你同级或者高你一个P的师兄来面你，我的话基本没问什么特别的，主要还是讲自己简历上的做的项目，这里需要你很熟悉自己的项目才行，我个人觉得这里你要把项目里你的角色做了什么没做什么讲清楚，然后最好能把自己做的那部分重点展开来讲，然后面试官会从你讲的内
大家好，最近有不少小伙伴在后台留言，近期的面试越来越难了，要背的八股文越来越多了，考察得越来越细，越来越底层，明摆着就是想让我们徒手造航母嘛！实在是太为难我们这些程序员了。这不，为了帮大家节约时间，给大家搞来了今年上半年碰到的大厂Java面试题合集，内容非常的全面。很多时候，面试官问的问题会和自己准备的“题库”中的问题不太一样，即使做了复盘，下次面试还是不知道该从何处下手。不管最近要不要去面试，建
8. 如果说我们在路测中发现一个问题，然后这个问题是在一些特定场景中发现的，你们会如何去针对性测试？14. 我们的机器人，在下一阶段，可能会面临一个量产或者小批量试产，你可以谈一下你对量产阶段或者试产阶段，你觉得哪些测试和指标比较重要？13. 我看你前面有大语言模型相关的经验，那你在人机交互这一块的功能，你会如何去设计这列的测试用例？比如你们怎么设计测试用例、你们的版本测试是如何进行开展的？15.
操作系统是计算机科学四大核心专业课之一，而进程与线程是操作系统最核心、最基础、面试提问率最高的知识点。无论是本科期末考试、考研408统考，还是互联网后端、客户端、嵌入式岗位的校招面试，进程和线程永远是开篇必考问题。进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位。但绝大多数同学完全不懂底层原理：为什么进程要独立分配资源？线程为什么共享资源？进程线程的开销差距在哪里？上下文切换到底切换了什么？多
版本控制 (Revision control) 是一种软件工程技巧，在在开发的过程中，确保由不同人所编辑的司一文件都得到更新及历史记录的保存。Git(读音为/git/。)是一个开源的分布式版本控制系统，可以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理。Git 是 Linus Torvalds 为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。
我一个零经验小白，简历怎么写才能打动运营岗HR啊？！！“海投了快100份简历，一个面试都没有，我是不是不适合运营？相信这是大部分想转行或者刚毕业，对运营岗有点心动但完全没经验的同学心里的呐喊。别慌！我当年就是这么过来的，活活被简历折磨到崩溃，最后才发现……原来不是我不优秀，而是我根本不知道今天就来跟大家扒一扒，为什么你所谓的“零经验”简历，在HR那里就是“无效简历”，以及如何利用工具，把你的“白纸
这场面试，结果未知，但收获，远超预期。它让我看清了自己与大厂高阶岗位的差距，更让我看清了大模型Agent这个领域，从“玩具”走向“工具”，再从“工具”走向“伙伴”的清晰路径。别沉迷于框架，多去思考框架背后的设计思想和待解决的工程难题。别满足于Demo，去真实的业务场景里，感受一下什么叫“一地鸡毛”，然后想办法用技术把这些“鸡毛”扎成漂亮的“鸡毛掸子”。别停止仰望星空，多读前沿论文，多想一步，这个技
我以前也犯过这种错误，觉得自己没啥特别的，就随便写写。结果呢？投了上百份简历，面试邀约寥寥无几。废话文学家：大量描述个人性格、兴趣爱好，和岗位一点关系都没有。经历复读机：把简历里写过的实习、项目经历再复述一遍，毫无新意。万金油模板：一份自我介绍走天下，不同岗位都用同一套说辞，HR一眼就看穿了。谦虚过度型：总觉得自己没啥拿得出手的，写得畏畏缩缩，缺乏自信。这些坑，你中了几条？HR想看的是什么？是你能
本文详细介绍了大模型相关岗位的分类及要求，包括算法、开发、infra、评估、数据等五大类。其中，算法岗分为基座模型岗和应用算法岗，基座模型岗注重理论研究与工程实践，应用算法岗则聚焦行业场景落地。开发岗主要涉及模型部署与维护，infra岗负责底层支撑，数据岗专注于数据采集与清洗，评估岗则负责产品性能评测。文章强调，未来大模型岗位将趋向融合，打破技术栈边界，为个人提供更多发展空间。大模型算法、大模型应
AI 纳入面试核心考核，本质是行业用人标准的升级迭代。企业不再单纯只会基础代码编写的技术人员，更加看重 AI 协同开发、问题落地解决、业务场景适配的综合能力。技术行业从不缺乏机会，只留给主动迭代自我的从业者。固守传统技术模式，终将慢慢被行业淘汰；主动拥抱 AI 趋势，补齐核心技术短板，才能在求职面试、职场晋升中占据优势。想要平稳应对 AI 面试考核、抓住行业高薪机遇，依托专业体系化学习夯实能力，是
面试
——面试
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AtomGit开源社区
openEuler 社区
深开鸿 技术专区
