Day11

面经回顾与训练

完成袋鼠云一面的基础回顾

上下文相关

一、狭义上的上下文

狭义的上下文通常聚焦于直接的执行环境或近期的历史记录，具有较强的时效性和局部性：

在代码层面： 它指的是程序的执行环境。例如 JavaScript 中函数执行时的 this 绑定，或者 React 中的 Context API（用于在特定的组件树范围内透传局部状态，避免 Props 逐层深钻）。
在 AI 对话层面： 它主要指代多轮对话中的“历史记录”（Chat History）。比如用户提问“那它的准确率是多少？”，AI 需要依赖前几轮对话的狭义上下文，才能识别出这里的“它”指的是某个具体的微调模型。

二、广义上的上下文

广义的上下文则要宏大得多，它包含了整个交互发生时的全局环境、业务状态与所有前置知识：

全局业务环境： 用户的角色权限、全局偏好设置、设备环境，以及当前应用在运行期维持的完整状态树。
外部知识领域： 例如通过 RAG（检索增强生成）机制，从 TXT、PDF 等多源文档中解析、切片并向量化后检索出的专业知识。这些不属于对话历史，但构成了大模型回答问题所必须的“广义世界观”。

三、业务项目中的“上下文”指代（像衍实习项目）

在构建具备页面感知能力的 AI Workspace 等实际业务中，我们所说的“上下文感知”，实际上是将前端业务状态流转与大模型 Prompt 注入进行了深度绑定。具体指的是以下三个维度的信息聚合：

路由与视窗背景： 捕获用户当前所处的精确位置。Agent 需要知道当前处于“数据集管理”还是“任务管理”模块，以及 URL 中关联的特定业务 ID。
实时业务实体（Entity）： 用户当前正在操作的具体业务数据。例如在高级数据表格中被勾选的行数据（Selected Rows），或是面板中配置的模型超参数（如 Temperature），这些数据会被序列化并实时同步给 AI。
任务生命周期状态： 统一管理的异步任务流转数据。AI 需要实时感知底层的训练或检测任务究竟处于 Pending、Running 还是 Error 状态，以便给出符合当前业务逻辑的反馈或操作建议。

手撕

最低票价（LeetCode 983）

最长公共前缀（LeetCode 14）

js方法

slice:提取字符串或数组的一部分，返回新内容，不修改原数据

// 语法：str.slice(startIndex, endIndex)
// endIndex 可选，不包含该位置的字符

const str = "hello world"

// 基本用法
str.slice(0, 5)     // "hello" - 提取索引0到4
str.slice(6)        // "world" - 从索引6到末尾
str.slice(0, -1)    // "hello worl" - 去掉最后一个字符
str.slice(-5)       // "world" - 从倒数第5个到末尾
str.slice(2, -2)    // "llo wo" - 从索引2到倒数第3个

// 在代码中的应用
let prefix = "flower"
prefix.slice(0, -1)  // "flowe" - 去掉最后一个字符'r'
prefix.slice(0, -2)  // "flow" - 去掉最后两个字符'er'

startsWith():判断字符串是否以指定字符开头，返回布尔值（true/false）

// 语法：str.startsWith(searchString, position)
// position 可选，从哪个索引开始检查

const str = "hello world"

// 基本用法
str.startsWith("hello")     // true
str.startsWith("world")     // false
str.startsWith("he")        // true
str.startsWith("")          // true - 空字符串总是返回true

// 指定位置参数
str.startsWith("world", 6)  // true - 从索引6开始检查
str.startsWith("lo", 3)     // true - 从索引3开始是"lo world"

// 大小写敏感
str.startsWith("Hello")     // false - 严格区分大小写

上下文相关

一、狭义上的上下文

狭义的上下文通常聚焦于直接的执行环境或近期的历史记录，具有较强的时效性和局部性：

在代码层面： 它指的是程序的执行环境。例如 JavaScript 中函数执行时的 this 绑定，或者 React 中的 Context API（用于在特定的组件树范围内透传局部状态，避免 Props 逐层深钻）。

在 AI 对话层面： 它主要指代多轮对话中的“历史记录”（Chat History）。比如用户提问“那它的准确率是多少？”，AI 需要依赖前几轮对话的狭义上下文，才能识别出这里的“它”指的是某个具体的微调模型。

二、广义上的上下文

广义的上下文则要宏大得多，它包含了整个交互发生时的全局环境、业务状态与所有前置知识：

全局业务环境： 用户的角色权限、全局偏好设置、设备环境，以及当前应用在运行期维持的完整状态树。

外部知识领域： 例如通过 RAG（检索增强生成）机制，从 TXT、PDF 等多源文档中解析、切片并向量化后检索出的专业知识。这些不属于对话历史，但构成了大模型回答问题所必须的“广义世界观”。

三、业务项目中的“上下文”指代（像衍实习项目）

路由与视窗背景： 捕获用户当前所处的精确位置。Agent 需要知道当前处于“数据集管理”还是“任务管理”模块，以及 URL 中关联的特定业务 ID。

实时业务实体（Entity）： 用户当前正在操作的具体业务数据。例如在高级数据表格中被勾选的行数据（Selected Rows），或是面板中配置的模型超参数（如 Temperature），这些数据会被序列化并实时同步给 AI。

任务生命周期状态： 统一管理的异步任务流转数据。AI 需要实时感知底层的训练或检测任务究竟处于 Pending、Running 还是 Error 状态，以便给出符合当前业务逻辑的反馈或操作建议。

js方法

slice:提取字符串或数组的一部分，返回新内容，不修改原数据

// 语法：str.slice(startIndex, endIndex) // endIndex 可选，不包含该位置的字符 const str = "hello world" // 基本用法 str.slice(0, 5) // "hello" - 提取索引0到4 str.slice(6) // "world" - 从索引6到末尾 str.slice(0, -1) // "hello worl" - 去掉最后一个字符 str.slice(-5) // "world" - 从倒数第5个到末尾 str.slice(2, -2) // "llo wo" - 从索引2到倒数第3个 // 在代码中的应用 let prefix = "flower" prefix.slice(0, -1) // "flowe" - 去掉最后一个字符'r' prefix.slice(0, -2) // "flow" - 去掉最后两个字符'er'

startsWith():判断字符串是否以指定字符开头，返回布尔值（true/false）

// 语法：str.startsWith(searchString, position) // position 可选，从哪个索引开始检查 const str = "hello world" // 基本用法 str.startsWith("hello") // true str.startsWith("world") // false str.startsWith("he") // true str.startsWith("") // true - 空字符串总是返回true // 指定位置参数 str.startsWith("world", 6) // true - 从索引6开始检查 str.startsWith("lo", 3) // true - 从索引3开始是"lo world" // 大小写敏感 str.startsWith("Hello") // false - 严格区分大小写