请问有tplink大数据分析面经吗？

最近读了腾讯写的文章，简单自己做了下总结和理解，又有了新的输入，不愧是腾讯👍 一、学到的核心知识 1. 大模型推理的两大基石  Continuous Batching（连续批处理）：传统批处理要求一个 batch 内所有请求"同时开始、同时结束"，但 LLM 输出长度不可预测，会浪费 GPU。vLLM 把调度粒度从 request level 下沉到 token level——每一步看哪些请求"差几个 token"，就调度几个 token，把短请求填进 batch 的空隙里。 Paged Attention：传统做法一次为请求申请全部显存，碎片严重；P...

坐标某百人厂，一直在帮组里招实习。社会上都在说卷实习卷经历，简历也确实收到很多，不错的同学大方给offer。但来了基本干不满三个月，最快第一天就走，告诉我"这活没意思不符合预期"——咱就说第一天你能干啥？还有一个月、两个月就走的，撑到三个月的真的稀有。dirtywork多？真不是，想干别的随便挑。压力大？没让加班。公司没有加班文化薪资低？平均水平甚至比某些大厂给得还多。我每次都问离职原因，答案肯定不真也不会明说。说"不满三个月给不了实习证明"（面试时也讲清楚了），人家来一句"无所谓"。你说进不了大厂在我这凑合？我问了在大厂的前同事，情况一模一样，说走就走，不管你是不是大厂。so？这些没干几天就走的同学，是用实习来体验生活吗？还是真有人逼着你们实习🤣蹲一波实习生的真实回答，我是真的好奇。

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

我记得之前牛客有个专门更新毁约的集合贴来着，但今年貌似没更新了，就业环境一年更比一年难，也想给牛友们找工作帮一些忙，今天开始我将继续更新毁约集合贴！本次先更新26届春招，在牛客已经发帖爆料的黑名单公司，以后再有新的，会持续更新！！！1、还没入职，部门裁了20%：链接2、多益游戏毁约：链接3、多益网络毁约：链接4、某大厂内包：链接5、25届前端人下人被裁后续：链接6、5月被毁约了：链接7、26届应届生惨遭毁三方，求内推：链接8、百度内部大调整批量毁offer：链接9、应届生四月被毁约——广东宝莱特：链接10、前端实习一个月多被裁了，难受😭：链接11、25届前端人下人被裁：链接12、因为不主动加...