网友提问：现在很多项目靠 AI 写出来，那项目的含金量在哪里呢？Yt回复：一、先看一个典型场景：内存占用率很高，系统卡顿假设我们现在遇到一个问题：程序运行过程中，内存占用率逐步增高，导致整个系统很卡顿。这是一个现象，不是原因。表面现象就是：内存占用率很高，系统很慢。作为一个工程师，你得去梳理：到底是哪个环节引起的？二、发现问题：AI能帮你搞定吗？你梳理这个问题的过程中，你敢交给AI吗？你试过吗？你让AI试试看？等你慢慢去梳理的时候，这个时间绝对不短。一天、两天、三天，可能一个星期都有可能。梳理下来，发现原来是这个地方——有个地方内存没有释放。这个问题可能比较显性：内存没有释放，或者说在一个特定...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

前言:在数学学习与计算机编程中，我们经常需要计算两个数字的最大公约数。它既能简化分数计算，也是密码算法、数据运算里最 基础的常用在数学学习与计算机编程中，我们经常需要计算两个数字的最大公约数。它既能简化分数计算，也是密码算法、数据运算里最基础的常用工具。 从古至今，人们总结出两种最经典、流传最广的求解方法：更相减损术与辗转相除法。两种算法底层逻辑相通，都依靠数字公因数不变的数学规律缩小数值，但运算方式、速度效率截然不同。 本文用最简单直白的语言，不带复杂公式，一步步拆解两种算法的原理、过程与优劣对比，带你彻底看懂古人智慧与现代最优解法的区别。<1>更相减损术 #include &l...