暑期结束了............（帮选offer）
《面试题目》
- 本人是27届211本科，Java/Python选手，投了Java后端和Agent。三月开始背八股改项目刷算法（leetcode hot100只过了一遍[羞涩]，好多大厂笔试挂了，如阿里，米哈游，网易等），三月末开始投简历，好多都是石沉大海
- 但是也有一些中大厂给了面试机会，无奈实力不够，遂挂…
一些面试记录：
- 搜狐互娱Agent岗3.26，不到三十分钟狠狠拷打，秒挂
- 小红书Agent岗4.1，一个小时（庆幸手撕刚复习撕出来了）还以为有机会，泡了一周挂[牛泪]
- 字节RAG4.13一个半小时，手撕（LRU）核心代码写出来了，输入输出没搞出来，挂
- 汇川AI应用研发hr面4.14，可能是嫌我远或者是没用过Cursor？挂
- 度小满后端4.15，考我了一些底层源码[掉小珍珠了]，好久没看八股了，挂
- 京东后端4.22，全是操作系统和计网，这块考的太深我答不上来[懵]，挂
- 叠纸4.22一面，4.24二面，4.28hr面oc
- 安克4.23一面，4.28二面，4.29hr面，5.7oc
- 云智西安一面三个工作日还在初始状态，面试官感觉不好相处[发火]，但答得还行，没后续
- 科大讯飞Java未一面
- 其他诸如手机厂还在泡，后续有时间整理一下面经
现在是有两个offer： 12. 叠纸base上海，安克base深圳，都是做agent的，请各位佬给个看法[喝可乐][羞涩] 13. 引流：阿里，蚂蚁，腾讯，字节，米哈游，网易，京东，快手，美团，拼多多…
《参考解析》
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RAG与大模型：RAG（检索增强生成）流程：文档切片→向量化（Embedding）→存向量数据库→检索时将query向量化→TopK语义检索→将相关文档拼入prompt→LLM生成。优化：混合检索（语义+关键词）、重排序Rerank、查询改写、上下文压缩。评估：召回率（relevant docs retrieved/total relevant）、精确率、Answer相关性。
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算法题解析：常用算法思路：动态规划（状态转移方程，自底向上）；BFS/DFS（图遍历，BFS找最短路，DFS回溯）；双指针（有序数组去重/两数之和）；滑动窗口（子串/子数组问题）；二分查找（有序或单调性）。时间复杂度分析：关注最坏情况和平均情况。