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#围观美财长回应斩杀线甩锅# 2025年年中，一个风和日丽的周五下午，我带着美丽的心情，在公司，完善项目网站的一个功能，查看数据库的时候，突然发现一张表里的数据很奇怪。那是个业务数据表，按理说在几秒的时间内，不应该出现三条同样的经办数据（一个客户不可能在几秒内，做三次业务），可偏偏，很多用户数据都出现了这种情况。关键还是正式环境，客户是政府单位的，后面要是稽查起来，不敢想了。虽然不是我做的功能，但还是给我吓的，尿不湿都湿了。 我赶紧给项目经理说了情况，结果就被扣了帽子，说我发现了，怎么不赶紧改，还问是什么原因？直接给我干懵了，我是赶紧看那个功能代码呀，那会是真的害怕了，框框一顿看，后面才发现了...

沟通2000＋才发现原来自己这么菜，100个要简历的，最后只有一个小公司offer，还是Python后端，面试官人很好，让我进去慢慢学，但是实习薪资勉强够房租，牛牛们要不要付费实习

首先讲为什么写这个啊，这个和大模型有什么关系，其实本质上我什么都会看看，更ai相关的，比如infra，算子，或者加速推理框架，联邦学习基本上只有前沿实验室在搞，我也在做这个，这里顺手更新一下：一、边缘计算详解：1. 核心概念：是将计算、存储和网络资源从集中式云数据中心下沉到靠近数据产生源的网络边缘。边缘节点可以是路由器、网关、基站、工业控制器、手机、汽车、智能摄像头等。与传统云计算的根本区别在于处理方式：传统云计算是“数据搬家”——所有数据都要通过网络上传到遥远的云服务器集中处理；边缘计算是“计算搬家”——大部分计算直接在数据产生的附近完成，只把必要的结果或摘要上传到云端。2. 典型架构：边缘...