以下是对熊辉教授在2015年12月27的演讲《认知升维：人工智能奇点期的产业新坐标》的观后感，如有其他见解，欢迎一起讨论。   在过去的读书的几年时间里，我学习着人类几千年的文化精华。学历越高，专攻的方向越集中，最后落在了计算机这一门领域上。 熊辉教授说，当人类到达博士的水平，知识储备才勉强在计算机领域算得上“博闻强识”。而当我们走出社会，将这一个领域与其他领域结合，逐渐走到行业龙头，有了两个领域以上的“博闻强识”，才会进入到下个阶段：触类旁通。 而这，近乎很多人半辈子的努力，却被 AI 在两三年内轻松达到。  AI时代-学习力的差距  在课堂里，在高中、大学就会发生一些事情：有些人很勤奋，也...

朋友们好，本人是9本ic本科，参加26考研感觉结果不是很妙，遂迅速投入找工作。但本人技术能力很一般（）想找客户经理、技术支持 、售前工程师、fae和tse这类对技术要求不是特别高的。但现在这个时间段已经美美错过26秋招，市面上基本上看不到什么fae相关在招聘。想着先找个实习，但也很难找，对口的几乎没有。而且身边的朋友们都说一旦做了非技术岗，就再也转不回技术岗了，但技术岗可以转非技术岗，让我先找技术岗啥的。因为对求职一窍不通，求大家建议🥺

不是哥们，25分钟，面完直接业务复试，真的面完就看了一下，面经都没来的急写

三、核心技术场景考察及候选人表现（一）考察场景高并发秒杀场景：1 万人同时抢购 100 个库存的商品，要求保证用户体验、系统稳定性与扩展性（二）候选人方案及面试官质疑候选人核心方案：前端先获取 token（通过 Lua 脚本实现锁机制），再凭 token 下单；后续考虑通过 MQ 异步处理、库存分片等方式优化面试官核心质疑点超卖与少卖风险：Lua 脚本仅解决锁竞争问题，下单环节的复杂逻辑（风控等）可能导致下单失败，已分发 token 会造成少卖；锁机制无法完全避免超卖系统扩展性不足：面对 1000 万人抢 1 万个商品的场景，数据库难以承载高并发读写，token 机制与数据库扛压能力不匹配异步...