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开发了一个项目 可以在本机运行 但是如果版本更新 可能就会导致服务不可使用 后期我们维护起来就很繁琐 因为对于每一个机器 我们都得进行环境的部署呀 配置呀什么的比如： 我在window系统下开发了一个项目（jar+redis+ES+Kafka+...） 但是我现在准备部署到服务器上去 因为不能夸平台 所以我还得重新去按照配置环境什么的 但是docker 就可以让我们 直接将项目打包然后部署上线了
文章将"深入理解Agent"分为四个层级：概念理解、技术应用、系统优化和架构设计，详细阐述了每个层级的能力要求和面试考察点。从基础理论到系统设计，从项目实践到架构思维，全面解析了Agent技能的发展路径。文章还提供了核心论文、实践项目和开源资源，帮助开发者系统性地提升Agent能力，并在面试中展示专业深度。
现在，针对医院智能问诊场景做出实践。智能问诊场景中RAG框架需要借助代表静态资产的医学知识（例如临床医疗指南NCCN、UpToDate和医学论文PubMed等）和代表动态资产的患者日志病历（例如患者电子病历EMR等）进行简单/推理性质的询问，其中主要技术链路如下图。整个业务流程如下：用户提出问题后，DeepSeek-R1 作为 LLM 基座，会先对用户提问进行意图分析，判断是调用基于医学知识文档的
在2023年以前，AI Agent更多是强化学习领域的概念，通过在复杂环境中获取人类反馈的奖励信息从而得以不断提升。大模型的出现为AI Agent提供了“聪明的大脑”，并重新定义了AI Agent。当前，由大模型驱动的AI Agent架构是比较常见的AI Agent落地架构，包含规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、执行（Action）四大要素。AI Agent能够充
给定一个长度为n的整数数组height。有n条垂线，第i条线的两个端点是(i, 0)和。找出其中的两条线，使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。你不能倾斜容器。49图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7]。在此情况下，容器能够容纳水（表示为蓝色部分）的最大值为 49。1。
摘要： 本文汇总了大模型算法岗常见面试题，涵盖基础和进阶知识。基础篇包括主流开源模型体系（如Transformer、Hugging Face）、Prefix LM与Causal LM的区别、大模型架构（如LLM基于Transformer）及Tokenizer实现原理（如BPE算法）等。进阶篇探讨了输入长度限制、复读机问题成因及解决方案，并对比BERT与LLaMA/ChatGLM的适用场景，强调专业
后面我梦到啥就写啥，既然没必要计算中间的了，反正是左指针和右指针，左边比右边最远的柱子短计算完后直接让左指针加一就行了，但是又发现了个问题，如果左边的比右边的长咋办，这个没办法跳了。过了一个多月我才重新做这个题目，我去学习了一下双指针，后面我发现一个问题，比如第一个柱子比其他的柱子都短，那既然这样我还有必要去计算中间的面积吗。这个是我一开始暴力出来的代码，我想着不就是判断一下两个柱子谁短，让短的一
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很经典的双指针题目;定义首尾指针,因为是算面积,所以比较首尾指针所指向的元素,用较小的元素与这两个元素之间的距离相乘,然后与面积进行比较,保存较大的面积后移动较小一方的指针,如此循环....
本期分享系统介绍了RAG和模型微调的技术背景和适用场景，帮助大家更好理解模型微调和RAG的本质区别。同时鉴于模型微调的重要性，还补充了三个模型微调有关的面试题，相信大家按如上模板回答一定是加分项！
本文旨在为数据科学、大数据开发岗位求职者提供面试高频问题的深度解析。通过50个核心技术问题，覆盖从基础概念到复杂架构设计的全栈知识，帮助读者理解大数据技术的本质原理、工程实践及行业应用，提升面试应答的专业性和深度。全文按技术领域划分为8大模块，每个模块包含5-8个核心问题。每个问题包含问题解析技术原理工程实践三部分，部分复杂问题附加代码示例或架构图。分布式计算：将任务分解到多个计算节点并行处理，代
然后在对应的测试类型中设置问题，观察软件或系统的反应，从而解决我们的问题，并依据我们的期望判定问题答案的正确性和优异性。我们学习必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有字节大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。我们经常是从测试问题分类然后细分测试问题，但是有时候，我们不妨换个角度，先列举出许多问题，然后划分问
比如说某个企业的近几年的财务状况分析、某个系统的用户增量数据等等，这可以方便相关的人员去了解自己负责的业务的数据情况，进而为业务的优化发展提供良好的支撑。如果用到的是图表组件、那么还有一些数据补全、数据展示格式的问题，比如一个折线图，对应查询条件下某一天没有数据，那么填充到折线图里面是否会有日期和数据对应不上的问题；报表用到的图表涉及到折线图、柱状图、条形图、扇形图、漏斗图，表格等等，具体使用什么
❶ 想要入门 AI 大模型，却缺乏系统学习路径？❷ 正在备战大厂 AI 岗位，却苦于资料零散、效率低下？❸ 别让无效准备拖慢你的脚步——精准学习，才能快速突破！
这句跨越千年的君子准则，早已超越单纯的个人修养范畴，成为连接传统智慧与现代实践的桥梁 —— 它提醒我们：无论是个人成长、企业管理，还是社会发展，唯有以 “讷于言” 坚守内心的真诚与审慎，以 “敏于行” 实现外在的价值与突破，才能在时代浪潮中行稳致远，真正践行 “君子” 的责任与担当。
微服务的注册中心目前主流的有以下五种：ZookeeperEurekaConsulNacosKubernetes那么实际开发中到底如何选择呢？这是一个值得深入研究的事情，别着急，今天陈某就带大家深入了解一下这五种注册中心以及如何选型的问题。这几款开源产品都已经考虑如何搭建高可用集群，这个地方有些差别而已；
“道法术器” 的协同能力将成为企业最核心的 “不可复制竞争力”—— 技术可以模仿，流程可以复制，但基于 “道” 构建的 “法、术、器” 体系，以及管理、领导、领导力的协同能力，无法被轻易超越。正如稻盛和夫所说：“企业的经营，说到底是‘道’的经营 —— 只有‘道’正，‘法、术、器’才能发挥最大价值”；任正非也强调：“华为的成功，不是靠技术，而是靠‘以客户为中心’的‘道’引领‘法、术、器’的协同”。
数据工程师面试：你的PySpark与SQL精通指南
在规划未来之前，我们必须先打破思维的墙。很多人觉得运维是“辅助岗”，是成本中心。这是最大的误区。
本文介绍了Java中代码块、内部类、函数式编程和常用API的相关知识。代码块分为静态代码块和实例代码块，分别用于类初始化和对象初始化。内部类包括成员内部类、静态内部类、局部内部类和匿名内部类，重点介绍了匿名内部类的使用场景。函数式编程部分讲解了Lambda表达式及其简化规则，以及方法引用的四种形式。常用API部分着重介绍了String类的创建方法和ArrayList集合的特性及使用。这些内容涵盖了
2025 大模型面试通关必备：大厂高频 LLMs 真题全解析，一文吃透！
