杭州海康威视克扣实习生工资

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一、竞态条件当多个线程访问和操作同一个对象时，最终执行结果与执行时序有关，可能正确也可能不正确。比如一个static int counter在多个线程中++时，每次输出的结果都不一样。因为counter++这个操作不是原子操作，它分为三个步骤：取counter的当前值；在当前值基础上加1；将新值重新赋值给counter。两个线程可能同时执行第一步，取到了相同的counter值，比如都取到了100，第一个线程执行完后counter变为101，而第二个线程执行完后还是101，最终的结果就与期望不符。二、内存可见性多个线程可以共享访问和操作相同的变量，但一个线程对一个共享变量的修改，另一个线程不一定...

在我刚开始学习的这个阶段，我想先把学什么怎么学梳理清楚，这样就不会陷入信息过载的焦虑，每天也比较有计划。🔵 技术知识一上来学技术搞一大堆术语一个都看不懂就很容易劝退，所以尽量要放轻松。我们主要是要了解基础概念和对应的本质，要关心发展趋势（啥问题是技术大佬们在努力解决的），不需要知道细节。两个对我来说比较比较好的方式：1. 看youtube，特别是andrej karpathy，超级多人推荐他是因为真的讲得好。B站有中文字幕版。2. 直接问AI （GPT deepseek等）。让AI解释概念。比如prompt要明确说我是一个文科生没有技术基础，你给我解释什么是transformer模型的多头注意力。AI给我举了一个中文语言学的例子，并且给我提了一些问题，在提问->回答中理解，来确保我能理解。🔵 AI工具多试用，了解AI能力边界。如果不贵的话花点钱试用一下市面上的产品。比如AI生成视频的领域，如果用一阵可灵和即梦就知道人物一致性、时长限制可能就是核心卡点了。在目前这个阶段如果要用AI生成视频需要很多人工工作的。🔵 市场需求AI让很多搞不成或者不好搞的事情变得都能搞了。多去看一些商业案例。新闻，一些好的播客，或者一些创始人的twitter或者一些采访视频。听真的干事情的人讲对市场产品和商业化的思考的价值一定是最高的。话说我其实觉得这个和AI关系都不大，我们本身就应该多关注商业案例。（我现在还属于超级多输入应接不暇的阶段，之后想明确一下哪些订阅的内容输入对我来说是帮助非常大的再分享一个list。）其他重要的事情：- 为自己制造一个让自己开心的环境，有一起学习的朋友或者有一笔小小的预算用来试用产品。- 要有输出，vibe coding写一些自己的小app或者输出一些笔记记录都是好的。我最近都在实践。- 改变自己的习惯，在生活中融入AI。Sam Altman之前有个采访说，他们观察了很多AI的使用者，30岁以上和以下有巨大的差异，30岁以上的人会习惯性地把AI当成搜索引擎在用，而30岁以下的人回把AI当成智能体，和ta进行智力、情绪甚至情感交流。要像一个年轻人一样用AI。

前言我们进入一个新公司，我们要怎么做，才能真正的在这个新的平台上，站稳脚跟呢？作为一位职场资深老鸟，我见过形形色色的新人，在刚入职的初期，出现过各种各样的问题。有些人，得意忘形，不懂藏拙，在团队内部受到同事领导的质疑和批评；有些人，用力过度，过早的暴露自己想要融入团队的需求，但是很有可能只是一股脑的冲，没得到好的结果。所以，我们在新的公司/平台到底怎么做呢？其实答案就藏在这四个字里—潜龙勿用。什么叫潜龙勿用潜龙勿用，隐喻了事物在发展之初，虽然势头较好，但比较弱小，所以应该小心谨慎，不可轻举妄动。也就是说，在时机不成熟的时候，或者自己能力不足的时候，要暗中积蓄自己的力量。这句话，翻译成我们职场中...