想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...

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面试官不开摄像头自我介绍挑几个实习的亮点说一下Lambda表达式箭头代表什么Lambda表达式有哪些方法用到过，举例说明stream流遍历一个list，student对象有ID、姓名、性别、地区，要求根据条件筛选特定ID，性别为男，地区为上海，结果要转换为一个map，key为ID，value为地区，表达式是怎么样的说一说函数式接口？扩展：你觉得这种使用 Mybatis plus 这种用函数式接口来那个在代码中去构建 SQL 是一种好行为还是坏行为呢扩展：Mybatis plus，它调一个单表的那种过滤查询，它直接调的其实是那个它自己，它提供了方法引用，比如说一个模型的get，一个字段，它怎么是...