《25秋招15+Offer经验：如何将科研/竞赛项目讲成面试高分答案》 本文分享了作者石去皿在25届秋招中斩获15+优质Offer的核心技巧——项目讲述能力。通过STAR-L黄金结构（场景、任务、行动、结果、反思），作者将普通项目转化为展现技术深度与工程思维的案例。文中对比了失败讲述与高分话术，并给出机器人/AI/嵌入式方向的真实案例模板，强调量化指标、技术选型逻辑及反思改进的重要性。作者还免费分

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摘要：本文详细介绍了在本地Docker环境中部署n8n工作流自动化工具，通过Ngrok实现公网访问，并构建MCP协议架构的方法。内容包括：本地部署n8n的优势、Ngrok隧道配置、Docker启动参数设置、MCP Server/Client的实现步骤，以及GitHub和Gmail自动化实战案例。该方案实现了数据私有化、零成本、调试自由的自动化中枢，可与AI工具无缝集成，为具身智能提供可靠工具链。文

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本文深入探讨了高级RAG(检索增强生成)技术体系，从基础RAG的三大痛点(检索失败、上下文噪声、单跳局限)出发，提出了四大进阶方案：1)查询转换技术(HyDE、查询重写)；2)高级检索策略(语句窗口检索、父文档检索等)；3)迭代式RAG实现多步推理；4)生成器增强检索(如FLARE方法)。文章还提供了生产级RAG的技术栈推荐和性能优化技巧，并展望了RAG与具身智能融合的未来方向，强调高级RAG能将

本文深入探讨了高级RAG(检索增强生成)技术体系，从基础RAG的三大痛点(检索失败、上下文噪声、单跳局限)出发，提出了四大进阶方案：1)查询转换技术(HyDE、查询重写)；2)高级检索策略(语句窗口检索、父文档检索等)；3)迭代式RAG实现多步推理；4)生成器增强检索(如FLARE方法)。文章还提供了生产级RAG的技术栈推荐和性能优化技巧，并展望了RAG与具身智能融合的未来方向，强调高级RAG能将

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本文提供了Ollama本地大语言模型运行框架的完整使用指南。主要内容包括：1) Ollama在Windows/macOS/Linux系统的安装方法及模型存储路径自定义；2) 推荐使用Chatbox图形界面与本地模型交互；3) 详细介绍了如何手动导入Hugging Face下载的GGUF格式模型，包括创建Modelfile和模型注册流程；4) 常见问题解决方案及推荐模型列表。通过Ollama+Cha

摘要： 本文为2027届C++方向校招同学提供实战指南，突破传统刷题思维，强调系统级工程能力培养。从高频考点切入（static本质、智能指针所有权、虚函数内存布局），揭示面试官真正关注的底层原理与设计权衡。结合机器人控制等场景，详解C++11+新范式（移动语义、lambda）及OS/网络核心知识（epoll、TCP/UDP选型）。提出“问题-原理-工程”三角学习法，建议通过手写智能指针、HTTP解