我一般不会等到压力“爆表”才处理，而是分当下止痛和长期缓解两种方式。先说当下的。压力大的时候，我会先把自己从工作场景里抽离出来一点点：关掉所有工作群通知，哪怕只有半小时出去走一走，不带耳机，纯放空吃点真正喜欢的东西，而不是随便对付一口这些事解决不了问题，但能让我先冷静下来，不至于情绪失控。再说长期的。我后来发现，真正能缓解压力的不是一次性“爽”，而是一些稳定的小习惯：规律运动，哪怕只是快走 20 分钟把事情写下来，分清“能控制”和“不能控制”的部分给自己设一个工作以外的期待，比如学点新东西、计划一次短途出行最重要的一点是：不再用“忍一忍就过去了”骗自己。压力不是靠硬扛消失的，它只会换个方式找你...

现在求职圈，实习早变成了数量竞赛，人均四五段大厂实习的分享，仿佛经历越多越稳。但这完全偏离了实习的核心价值 —— 它不是堆砌履历，而是低成本试错和验证适配度。对学生来说，1-2 段实习足够了，关键要搞懂两点：一是行业真实运转逻辑和 JD 描述的差距；二是岗位日常是成长还是消耗，值不值得深耕。反之，短期高频的实习反而会成减分项，容易给招聘方留下目标模糊、稳定性差的印象，最终也沉淀不下可迁移的能力。若一段实习只为简历多一行公司名，毫无含金量。说到底，实习不是焦虑的筹码，少而深远比多而浅更有价值。

读研期间的第一次面试，体验很差，不知道是不是遇到kpi面了，面试官似乎并不感兴趣，问的也不是很深，基本都答上来了也很顺利，但还是第二天就挂了 ps：年底深圳的实习怎么这么难找？难受，有没有深圳的yy们交流一下 一小时10分钟 全程拷打项目中的八股  1、caffeine缓存时主要存储了什么数据 2、如何能实现按分钟和按小时同时限流，key和value分别是什么 3、spring aop如何实现的 4、用caffeine缓存有什么缺点 5、说一下rag流程 6、如何让大模型的响应时间变小的（stream响应），第一个token时间变小，总体时间如何？ 7、redis要保持数据的一致性有什么解决方...