长鑫存储 复试-面试评估

自我介绍介绍项目，背景，解决的问题，关键实现输出题 new Promise((resolve, reject)=>{ console.log(1); resolve(1); console.log(2); throw new Error('err'); console.log(3); reject(3) }).catch((res)=>{ console.log(res); }).then((err)=>{ console.log(err); }) //1 2 1 手写：数组全排列并发请求控制（无二面面经是因为二面问的不多，都是实习项目和经历）

考研大概率寄了，打算春招找实习找工作，请友友们帮忙看看简历，请教一下后续找实习找工作还需要做些什么?

2-3k的都找不到，求大佬拷打，给点学习或者找工作的意见，谢谢了。

在开发大模型（LLM）相关应用时，我们经常会遇到一个棘手的问题：随着流量的增加，原本响应迅速的 Web 服务，突然变得极其缓慢，甚至出现大面积的 502/504 超时。 很多开发者第一时间会去检查 Redis、数据库或模型推理接口，却忽略了一个架构上的隐患：你是否将 AI 接口调用直接塞进了公共的业务线程池中？ 一、 致命的“资源枯竭”：一个真实的事故现场 假设你正在使用 Spring Boot (Tomcat) 开发一个 AI 聊天机器人。你的系统接收请求并执行以下两步：  业务操作：查询用户配置（耗时 10ms）。 AI 调用：请求 GPT-4 API（耗时 5s）。  Tomcat 默认...