各种拷打项目，结合项目来问八股 答得不太好的   SACK 在标准 TCP（如 TCP Tahoe 或 Reno）中，确认号（ACK Number）仅表示接收端已成功接收的连续字节流边界。一旦中间某个分节（Segment）丢失，即使后续更高序号的分节已到达并存入接收缓冲区，接收端也只能发送该缺失分节起始序号的 ACK。  累积确认位：依然保留，用于指示当前已按序收到的最后一个字节。 SACK 选项字段：在 TCP 报文头的 Options 字段中，新增了 SACK 块。每个块由一对 左边界 (Left Edge) 和 右边界 (Right Edge) 组成，精确描述了接收缓冲区内已收到的非连续...

年前一面通过，后面问是否考虑外包岗位，撤回的消息说的是“没办法，学历是硬性指标”，难绷那你面我干啥呢，浪费双方时间，你早说是外包岗我还接你面试干啥😂

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

1. 因果推断在多模态训练里能解决什么问题，为什么不是普通相关性学习就够了多模态场景里最容易出的问题就是模型学到“看起来相关”的捷径，而不是任务真正依赖的稳定因素。比如图像里某类背景、拍摄角度、文本描述习惯，可能和标签高度共现，但它们并不是真正决定结论的原因。因果推断的价值在于尽量把这些混杂因素拆出来，让模型更关注跨环境都稳定成立的信号。如果只靠相关性学习，训练集上可能效果很好，但一换数据源、设备、标注风格，性能就会掉得很厉害。因果思路不一定意味着一定要上完整的因果图模型，也可以体现在样本构造、环境分组训练、反事实增强和不变风险约束上。它本质上是在问：模型到底学到了可迁移规律，还是只记住了数据...