上海商城路924号个人转租【靠近支付宝】

每年的毕业季，总有一群带着“双非”标签的年轻人站在十字路口。他们并非名校出身，简历上可能没有光鲜的实习经历，却依然要在千万求职大军中杀出一条血路。这篇文章记录了一个真实的故事——一个普通双非本科生的求职历程。没有鸡汤式的逆袭，只有一路跌撞后的清醒与总结。如果你也正经历同样的焦虑，或许能从他的经历中找到共鸣与方向。一、起跑线：一张“普通”的底牌2025年秋天，大三的小张坐在宿舍床上，看着手机里刚刚弹出的秋招信息，第一次感到前所未有的压迫感。他就读于南方某二线城市的普通本科院校，专业是市场营销——一个听起来什么都能做、又似乎什么都做不精的方向。没有985/211的光环，没有大厂实习经历，甚至连一段...

不玻璃心，这个简历像在暑假找个实习干干，有机会吗🥺

原来9也不过是如此，还有非全本科吗，第一次知道二编多来点9骂我，双非的就算了，你骂我我也不听三编图二我更是不知道该怎么回了，我已经发过简历缩略图+在线简历也写清楚了，你还这么问我

最近读了腾讯写的文章，简单自己做了下总结和理解，又有了新的输入，不愧是腾讯👍 一、学到的核心知识 1. 大模型推理的两大基石  Continuous Batching（连续批处理）：传统批处理要求一个 batch 内所有请求"同时开始、同时结束"，但 LLM 输出长度不可预测，会浪费 GPU。vLLM 把调度粒度从 request level 下沉到 token level——每一步看哪些请求"差几个 token"，就调度几个 token，把短请求填进 batch 的空隙里。 Paged Attention：传统做法一次为请求申请全部显存，碎片严重；P...