机会

那天我在咖啡店，桌上放着一杯还冒着热气的拿铁，耳机里放着轻音乐。突然手机响了，是面试邀请。那一刻我才意识到：面试已经不再是“坐在会议室里的正式仪式”，它可以发生在任何地方。我把手机靠近耳朵，调整了一下坐姿，尽量让自己看起来像个“准备好的人”。咖啡店的嘈杂声、旁人的聊天声都像是背景音，而我必须在这种环境下把自己的经历讲清楚，把自己的能力证明给对方看。那次面试，我像平时练习的那样，把项目讲得有条理，把遇到的问题说清楚，也把解决思路讲得更具体。后来我也在家里接过面试。那时候我坐在书桌前，背后是熟悉的墙和熟悉的物品，心情反而更平静。家里没有外界的干扰，但也更容易被自己的慵懒打败。于是我提前准备好资料，...

留在家乡，像是住进一套“生活现房”：月供不压肩，推门是爸妈做的热饭，下楼遇见发小打招呼。日子安稳得像踩实的土地，只是天空的边界，仿佛伸手就能碰到。奔赴大城市，像是认购一份“人生期权”：用30年月供押注未来的可能性，在霓虹与格子间里高速成长。这里不同情眼泪，但相信汗水。你会拥有更广阔的视野，也要学会与深夜的孤独共处。前者是“看得见摸得着的当下”，后者是“博一个想象中的未来”。没有对错，只有选择——你是想要稳稳的归属感，还是想赌一把命运的上升通道？

首先讲为什么写这个啊，这个和大模型有什么关系，其实本质上我什么都会看看，更ai相关的，比如infra，算子，或者加速推理框架，联邦学习基本上只有前沿实验室在搞，我也在做这个，这里顺手更新一下：一、边缘计算详解：1. 核心概念：是将计算、存储和网络资源从集中式云数据中心下沉到靠近数据产生源的网络边缘。边缘节点可以是路由器、网关、基站、工业控制器、手机、汽车、智能摄像头等。与传统云计算的根本区别在于处理方式：传统云计算是“数据搬家”——所有数据都要通过网络上传到遥远的云服务器集中处理；边缘计算是“计算搬家”——大部分计算直接在数据产生的附近完成，只把必要的结果或摘要上传到云端。2. 典型架构：边缘...

网约车，测试开发方向挤出一个月时间给自己喘口气了😅