双非一本，前端。 面试前我花了两周复习项目，把实习做的可视化大屏每一个细节都背下来了。数据怎么来的、怎么处理的、用了哪些库、遇到什么问题、怎么解决的。连ECharts的哪个配置项会影响性能我都查了。结果面试官看了一眼简历，说："项目先放一放，问你几个基础问题。"我：？？？然后问了四十分钟CSS和JS。BFC是什么。我答了。怎么触发。我答了。解决什么问题。清除浮动、防止margin重叠。他追问：如果子元素是absolute定位，BFC还管用吗。我想了一下说不管用，因为absolute脱离文档流了。他没表情，不知道对不对。Event Loop。给了段代码，setTimeout和...

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...