开发5天有效代码更变刷新个人记录

顺应潮流就可以了。认不认可对于求职者来说是没有选择权的。至于以后是否会成为大趋势，乃至演变的常态，这取决于用人方使用这种筛选方式之后，是否能看到有效的结果。之前人面的时候，大家会讨论该公司的面试流程和面经，换成AI也一样。面过的XD也可以在评论区分享一下自己的AI面经，这经验不一下就来了吗？

大家选择公司，先看看自己的兴趣和擅长，以及自己想要什么，基恩士的这个工程师还是和人打交道比较多，内向的同学需要有意识的锻炼岗只有一个 就是销售工程师，后面我会说一下这个岗位的大概流程一面是 AI面试，通过官方软件上传少于一分钟的自我介绍(有三次上传机会)，一面淘汰率很高要注意语速，注意介绍核心内容。二面是压力面，基恩士人资同时连线两个人，面试题一般为，我不喜欢坐公交，你如何劝我坐公交之类的题，反正一般最后也不会劝服成功。过程中就注意礼仪，逻辑思维，以及交流方式。我当时以为我没戏了，没想到我最后进了三面。三面是日本人面试，面试前有个问卷，问卷中会让你选择你认为适合自己的三个词并排序，这三个词最后...

虽然真的有过一段时间天天想着攒钱，但还是完全亏待不了自己食堂是个好地方，再加上本人作息紊乱，一天可能也就一顿，开销超小；本科那会校区里还有团购，买水果什么的也很划算；各个软件的小羊毛也可以薅薅

当 epoll 处理大量事件时，虽然比 select / poll 更高效，但在实际高并发环境下仍可能出现性能瓶颈或系统问题。以下是主要问题及对应的解决策略。一、问题分析1. 事件批量触发导致处理延迟如果同时有大量连接变为就绪（如可读），epoll 会一次性返回大量事件。应用程序需要遍历并处理这些事件，处理不及时会造成后续事件延迟响应。解决方法：使用限流机制：限制每次循环中处理的最大事件数量。使用线程池或协程：将事件分发到线程池并发处理，避免阻塞主循环。分阶段处理：将长时间处理的任务异步处理，主线程快速返回。2. 惊群效应（Thundering Herd）在多线程/多进程监听同一个 epoll...