我和我的mentor相处模式绝对是“亦师亦友的硬核技术搭子”。刚切入新能源电池测试的大数据架构时，面对每天海量的并发数据流，我其实挺头疼的。但带我的齐工从来不搞职场PUA，而是直接拉着我一起看底层链路。我们最常做的不是单向分派任务，而是一起对着屏幕争论怎么优化Kafka和Flink CDC的同步逻辑，或者研究怎么把Doris的查询性能压榨到极致。每周的部门技术分享会上，他也会极力鼓励我上去讲讲分布式数据库的实战踩坑经验，帮我建立技术影响力。平时遇到难啃的骨头，比如梳理实验室测试流程管理模块（TRP）的复杂数据清洗规则，总是一针见血地点出瓶颈，然后鼓励我大胆用AI原生工具链去提效重构。这种不讲虚...

哎，不知道要什么简历才能得到一个面试😭

今天早高峰10号线，人挤人，我好不容易站稳，余光扫到旁边座位上有个穿校服戴红领巾的小男孩，正低头盯着iPad。我以为他在看动画片，好奇瞟了一眼——好家伙，在刷leetcode。我人都傻了。我小学五年级还在玩赛尔号，人家已经在地铁上刷题了。让我想起来现在也有很多机构推出面向小孩的人工智能课、AI使用课...现在连小孩都这么卷了吗？

1. HashMap 的底层实现原理 JDK 1.8 之后：  数据结构：数组 + 链表 + 红黑树 数组：Node<K,V>[] table 每个位置叫 桶（bucket）  流程：  key → hash hash → (n - 1) & hash 定位数组下标 发生冲突：  链表（长度 < 8） 红黑树（长度 ≥ 8 且数组长度 ≥ 64） 关键点：     负载因子（loadFactor）默认 0.75 扩容：容量 × 2 链表转红黑树阈值：8 红黑树转链表阈值：6  2. put(k, v) 的流程 put(key, value) ↓ 计算 hash(key...