# next-job

**Repository Path**: cpp_pro/next-job

## Basic Information

- **Project Name**: next-job
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-06-03
- **Last Updated**: 2026-06-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# C++ GUI / 工业软件 / AI 面试复习知识库

这个项目现在按“面试复习模块”重新布局。目标是：你可以按模块系统复习，也可以按代码示例快速训练。

## 推荐路线

1. 先读 [总览与学习路线](docs/00_overview/README.md)
2. 再读 [全覆盖面试知识矩阵](docs/07_interview/full-coverage-interview-matrix.md)
3. 按方向深入：
   - [C++ / STL / Boost](docs/01_cpp_core/README.md)
   - [数据结构算法](docs/02_algorithms/README.md)
   - [Qt / GUI / OpenGL](docs/03_gui_qt_opengl/README.md)
   - [工业通信与上位机](docs/04_industrial/README.md)
   - [CMake / 构建部署](docs/05_build_cmake/README.md)
   - [AI 大模型 / RAG / LangGraph](docs/06_ai_llm/README.md)
   - [后端基础设施](docs/08_backend_infra/README.md)
   - [机器人开发技术](docs/09_robotics/README.md)
4. 最后用 [面试复习与表达](docs/07_interview/README.md) 做口述训练
5. 用 [示例代码索引](examples/README.md) 刷代码和项目案例

## 新目录结构

```text
CppGuiIndustrialInterview/
  README.md
  requirements.txt
  docs/
    00_overview/          总览、知识地图、场景-方法-理论-案例主线
    01_cpp_core/          C++、STL、Boost
    02_algorithms/        数据结构算法
    03_gui_qt_opengl/     GUI、Qt、Win32/MFC、OpenGL、LangGraph 组合场景
    04_industrial/        工业通信、实时数据、状态机、报警、配方
    05_build_cmake/       CMake、构建、测试、部署
    06_ai_llm/            AI 大模型、LangChain、RAG、向量数据库
    07_interview/         面试题库、复习卡、简历表达、全覆盖矩阵
    08_backend_infra/     Redis、数据库、Nginx、Docker
    09_robotics/          机器人开发、ROS、运动控制、导航、感知
  examples/
    01_qt_worker_ui/
    02_protocol_parser/
    03_point_model/
    04_device_state_machine/
    05_alarm_manager/
    06_data_structures_algorithms/
    07_qt_opengl_langgraph/
    08_cmake/
    09_langchain_rag/
    10_leetcode_interview/
    11_stl_boost/
  templates/
```

## 复习方法

每个知识点尽量按这个结构准备：

```text
场景：什么时候会用到？
方法：工程里怎么做？
理论：背后的原理是什么？
案例：能不能举代码或项目例子？
追问：面试官可能继续问什么？
```

## Python 依赖

LangGraph / LangChain / RAG 示例需要安装依赖：

```bash
pip install -r requirements.txt
```