week2 day1

进程内存飙升时你会用什么命令排查？先找高内存进程，再看内存构成，最后判断是否泄漏或缓存失控。常用命令：ps aux --sort=-%mem | headtop -p <pid> / htoppmap -x <pid>cat /proc/<pid>/status（看 VmRSS、VmSize）测试环境可用：valgrind --leak-check=full ./app你怎么查看 CPU 状态？从系统、核、进程三层判断是否 CPU 瓶颈或 IO wait 偏高。常用命令：uptime / topmpstat -P ALL 1pidstat -u 1vmsta...

这个时候很多牛友可能已经回家了，我觉得尽量在过年的时候不要和自己的亲人说自己的工资，无论是高也好，还是低也好。工资比较高，可能家里会有一些亲戚或者带水朋友找你借借，如果说工资低也好，别人甚至也有可能会看不起你，最好。其实是呃，保持低调，然后，如果有帮助有能力可以帮助家人的话，我觉得可以帮助一下。

26学院本太难了，很多公司机筛就给我刷了。机会都难拿到如果是简历存在问题也欢迎拷打

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...