一、引言如果你已经有过几轮面试经验，肯定会遇到过类似的问题。面试官会问你：“如果数据量特别大的时候，分页查询慢该怎么办？”我们都知道，数据库分页查询很常见，尤其是展示列表的功能，基本上每个系统都有。但是，如果你做过大流量、高并发的系统，就会知道，当数据量上来后，分页查询的性能问题真的是一大痛点。数据量小的时候，分页查询没问题，但是当表里有上千万条数据时，翻一翻第几页，查询就开始卡了，慢得让人想砸电脑。那面试官提这个问题的时候，肯定希望听到你对于分页查询慢的根本原因是什么，知道你是怎么解决这个问题的，以及分库分表后深度分页的问题该如何解决？所以，小北今天就用最简单的语言，带大家逐步分析这个问题，...

华为今年开奖真的贻笑大方了，本来就是一直在泡池子，泡出来一坨shi，蚌埠住了随便一个大厂开的都比华为多的多，华为真的太让人失望了！华为总包，按15薪算，另外还有一个月加班费，但第一年只有半年肯定拿不满。看了一圈，今年好像都这样，硕士14级都开不到，开个侮辱价，真不知道为什么还要去华子了，完全没有必要已经是华黑子了！

26届双非本，11月补录还有机会吗😭

让 AI 梳理的录音，部分可能会不太准确Q1: 百度这边推理优化用的什么框架,主要做了什么?使用框架: SGLang主要工作:FP8量化: 显存降低50%,吞吐量提升40-50%,困惑度变化<2%Chunked Prefill调优: 升级SGLang到0.5.4版本，默认开启chunked prefill, P999延迟从150ms降到120msCUDA Graph优化: 解决FP8量化模型无法启用Piecewise的问题,通过注册自定义kernel到FakeTensor。P999延迟降到53ms(降低55%),QPS从30提升到60并发稳定性: 修复TokenizerManager高并...