同花顺 b2b java

入职实习没多久，我和另一位实习同事一起接手了一个开发需求，这次的经历真的让我狠狠看透职场偏见。对接需求时，设计师简单潦草讲完方案，全程笃定这个功能超级简单、零难度。我和同事刚接触项目，对整体业务逻辑完全不熟悉，加上是实习生不敢多问、也没经验复盘，来不及细致讨论就老老实实接下了任务。我们原本以为只是基础开发，踏踏实实准备开工，完全没料到后面会闹出巨大的对接矛盾。直到带教老师抽空帮我们拆解需求，我们才彻底懵了！这个看似简单的功能，实际上牵扯超多隐藏业务逻辑、数据联动和兼容问题，开发工作量极大，根本不是设计师口中随手就能做完的小任务。理清所有细节后，我们特意在对接会议上，主动想跟设计沟通真实的开发难...

BOSS沟通150多个，交换简历就3个，面试就一个小厂。（双非本，双非硕）面试的时候问到了 Spring AI 和 Agent 的内容自己也说不清楚，八股这些准备很长时间了，所以还好，多多少少都能答上来或者知道一点。我现在的主要问题就是我感觉我这个Agent项目不太行，自己也没怎么吃透，也不知道该怎么学Agent了，搞得我很想转测开，转测开的话又到底要不要留Agent项目🥹，求各位大佬给点意见～～     ～～～引流～～

大家帮我看看有啥问题，最近都没面试

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...