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...

27届Java实习

想转前端，求各位大佬帮我看一下提点迷津。上次软件测试面试被揭穿了电脑屏幕放手机，真的太尴尬了😖😖😖

研发卷，10道选择题 + 3道编程题，选择题基本上都是AI/大模型相关：RAG、大模型等等，最近做笔试基本上都是AI相关的了， 大家还是提前多刷刷AI的知识吧 编程题： T1. 风不吹雨 操作 1 是把  变成 ，最多用  次；操作 2 是减 ，最多用  次。每个位置每种操作最多做一次，两种可以同时做，求最小元素和。 一个比较显然的结论：如果同时做两种操作，先除后减一定不差于先减后除（因为除法会把减掉的量也砍半）。所以同时做两种操作的减少量就是 ，其中 。 然后注意到操作 2 对每个元素的减少量都是 ，跟选哪个元素无关。所以操作 2 直接贡献  的减少量。操作 1 的减少量取决于选哪些元素，贪...