做的有点累，感觉不是超级难对ACM选手肯定爆杀，鼠鼠拼尽力做出前两道，后两道不会一个图，一个dp大概是，只拿了0.25一共A了2.25/4。每次做这种题都有一种无力感。。。。做的就不想做了

🐭🐭是学院本，没有实习过😭3.2号更新一波简历，目前已经有一家进二面了，一面线上面被拷打了一个多小时，后面和负责人开始聊天。😭

最近十分焦虑，本来计划找java岗的，结果现在这个时代，什么都要带上ai，本来就有一大堆java八股文没背，还要仓促的学agent，但学的都是基础呀。简历上那些都是提示词工程，让AI输出指令格式，然后程序判断，也没什么含金量。完全没有什么竞争力😭，唯一的竞争力就是实习时间可以长些吧。但我也找不到适合的学习项目，另一方面自己也比较着急。想要快点找实习。求大佬们指点一下小弟😭😭😭

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...