想做 AI Infra / LLM 推理系统 方向。 身边没有同方向的朋友能问，自己摸着石头过河整理了一份学习路线，越整理越虚——感觉知识点又多又散  我自己总结的核心路线就一句话： 先理解模型前向 → 再理解单请求生成 → 最后再看多请求 / 多卡 / 多实例下的系统优化 把 Decoder 模型和最小推理框架先跑通，再去看工业级系统，应该很多设计会自然浮出来——这个思路对吗？ 想和大家多多交流！

悲报：大厂挂麻了喜报：找到实习了悲报：实习公司很小，实习薪资很低300/天，在北京需要自己租房喜报：实习公司是二线大厂的子公司，简历可以写大厂名字，支持背调背景：211本+985硕三月中到现在面了很多，挂了很多，第一次收到offer还有其他面试流程在走

史上最尬，没有之一😂我是社招。3月26日，第7次，一面挂，就扯了20分钟，感觉可能是kpi。4月3日，今天又有电话打来了，约了下周二晚上的面试。第8次了。敢打我就敢面

本文介绍前端面试常见的场景题。需要面试的同学欢迎可先点赞、收藏，以后慢慢学习。如何设计实现一个准确的前端倒计时这个问题的核心是：单纯用 setInterval 倒计时是不准时不可靠的。setInterval(fn, 1000) 并不保证每 1000ms 准时执行一次。JS 是单线程的，当遇到大量计算、页面渲染、长任务等，setInterval 会被延迟执行。页面切到后台，定时器会被浏览器降频。本该 1 秒减一次，结果 1.2 秒甚至 2 秒才执行一次 → 倒计时变慢。设计要点：计时要以时间戳为基准（使用 Date.now 计时），而不是递减秒数setInterval 只作为刷新工具。代码示例 ...