从互斥锁到无锁并发：TBB并发队列实战解析 在并行编程中，数据结构的抽象能力至关重要。我们期望像使用 std::vector 或 std::queue 这样简单的 STL 容器一样，直接在多线程环境中操作它们。然而，标准的 STL 容器并非为并发设计，当多个线程同时尝试修改（如 push_back）时，直接调用会导致未定义行为或数据竞争。 解决这一问题的传统方案是使用互斥锁（Mutex）进行保护，但这往往带来显著的性能开销。本期教程将对比“基于互斥锁保护的 STL 容器”与“原生支持并发的 TBB 容器”，深入探讨为何专用的并发容器能带来巨大的性能提升。 基线实现：互斥锁保护的 std::qu...

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

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最近把自己做的 Super Agent 开源了，一个 Java 技术栈的企业级 AI 智能体平台，分享一下做这个项目过程中的思考。GitHub地址链接：https://github.com/java-up-up/super-agent先说说这个项目解决了什么问题面试被问 RAG、Agent、MCP 的时候，大多数人能说出概念，但一追问细节就卡住了。原因很简单——大家学 AI 的方式基本是跟着教程调 API，跑通一个 Demo 就觉得会了。但 Demo 和能上线的系统之间，差的不是代码量，是对每个环节的深入理解。Super Agent 就是把这些"真正会遇到的问题"都实现了一...