(git链接后续更新至评论区)我想聊一个我最近在解决的问题，顺便预告一个我正在开发的开源项目。先说问题。你有没有遇到过这种情况：跟 Claude 聊了两个小时，帮你梳理清楚了一个复杂系统的架构决策，确定了技术栈，约好了一些不成文的"规范"——比如"这个项目里 async 优先，不用线程池"，"ORM 只用 SQLAlchemy，不碰 Django ORM"。然后第二天开一个新对话。AI 完全不记得。你要重新解释一遍背景，重新约定一遍规范，重新建立一遍上下文。这个"重新"，有时候比干活本身还费时间。如果用instru...

现在好多技术都在学，项目还在搞，但是害怕时间太晚来不及了，只要有人要我就可以了小厂也可以，佬佬帮我看一下😭😭

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花要理解LIKE查询如何使用B+树索引，首先需明确两个核心前提：一是B+树索引的本质的是“有序的平衡树结构”，其索引键按字典序排列，叶子节点存储完整索引键（或行指针）并形成有序链表；二是LIKE查询的核心是“模糊匹配”，不同匹配模式（前缀、后缀、中间匹配）对索引的利用程度，完全取决于是否能借助B+树的“有序性”快速定位匹配范围。一、B+树索引的核心特性（为LIKE查询铺垫）B+树索引的核心价值的是“有序性”和“快速范围查找”，关键特性如下：索引键按字典序（如字母顺序、数字顺序）...

刚上手时，对着硬件原理图和底层代码经常头大，调试一个驱动bug要耗上大半天，也曾怀疑自己能不能扛住这种枯燥。但当成功让传感器采集到数据让程序稳定跑在板子上时，成就感是别的工作给不了的也想过转去更热门的方向，但嵌入式是智能设备的根基，越深入越觉得它的不可替代性。现在反而更确定，要在这条路上沉下心，把底层技术啃扎实。