因为老是有hr偷看我简历，然后老是搞推理框架和算子优化的，我决定从头学一遍并且总结出来。不搞芯片的不用学，这个吃学历和顶会的。也就是为什么我从一开始没搞这个，但是又收到了中科院和香港实验室之类的邀请。现在学好像有点晚了。。。。算啦，搞一下吧。然后其实你们看到的稿子都是我写剩下的，一般都是写好几篇到点就发的。本文需要先看了上期讲芯片的看了才容易点。那么正式开始吧，本文的话还是按照vllm举例，因为时间有限，我和你们的时间都有限，所以我只讲最简单，最通用的东西，第一点：基本上所有的推理优化都是优化Tensor Cores,第二点：其他的SM架构，cuda cores无法被优化，这个是硬件，vllm...

投了一堆约面的越来越少了，大厂只有jd和字节有面试，但也挂了中小厂也好多都是已读不回，求指点简历还能怎么改吗

基础后端开发，该怎么谈哇，手里还有百度和tme的意向，但是没有开奖，bg是双非本，求助求助

一面：项目细节略 实习细节略自我介绍那个 Redis 跟数据库里面的一致性是怎么保障这种。那 Redis 里面除了 zset 还有哪些数据结构？像 zset 的话，它底层数据结构是怎么实现的？你觉得跳表有什么优点吗？那你觉得它有不足吗？刚才说了这么多优点。诶，那为什么 b 加树？刚才提到 b 加树的话，为什么听上去？听你的意思应该是更加适合于磁盘IO，对吧嗯？对的，这个原因是什么诶，刚才你提到其实他叶子的节点会有一个链表，是吧？这个设计的原因是什么？这个向量数据库你觉得跟普通数据库相比的话，它主要是解决什么问题？RAG是怎么做分段的。MCP 是有接触过吗？诶，你觉得我们发散一点，你觉得 MCP...