大佬们帮忙参考下

27届计科211，明年要毕业了，不知道怎么办。目前想要走c/c++，linux学了些基础的，qt，多线程多进程，网络通信，ipc都学了些基础，项目只有个智慧停车系统（CS系统）涉及知识点多一些，上述的都有，我当时和同学一起我主要是客户端，服务器后来我自己搭建了，还有点小bug，后来就搁置了，要完善也问题不大。我看招的c的实习生都是些中大厂，他们的要求都很模糊看起来很简单的样子，但是怕自己进去不了，我还需要学什么吗，八股需要背些什么呀还有需要对ai有很深的理解吗，我感觉c 的招聘基本不提及ai，这部分会提问吗

😭😭被拷打麻了，手撕还不是hot100

大佬们，我快顶不住了。up四非本211硕投了三十家了，只有滴滴给了面试，但是是处女面，一面挂了。美团笔试做了后似乎太差，三个志愿都挂了华为笔试挂网易笔试挂京东投了没给面，一直泡池子百度一直挂一直投快手也是一直挂一直投阿里10个已经挂了7个，剩下三个估计也没戏了字节给面，约了下周三腾讯还在池子里pdd估计这两天笔试其他的厂都是投了没鸟我想请教一下大佬，是简历有问题么需要补充ai的项目进去么，要做rag的项目么还是agent感觉自己凉的不能再凉了啊，周围的同学基本都拿到offer了，好焦虑

最近读了腾讯写的文章，简单自己做了下总结和理解，又有了新的输入，不愧是腾讯👍 一、学到的核心知识 1. 大模型推理的两大基石  Continuous Batching（连续批处理）：传统批处理要求一个 batch 内所有请求"同时开始、同时结束"，但 LLM 输出长度不可预测，会浪费 GPU。vLLM 把调度粒度从 request level 下沉到 token level——每一步看哪些请求"差几个 token"，就调度几个 token，把短请求填进 batch 的空隙里。 Paged Attention：传统做法一次为请求申请全部显存，碎片严重；P...