在开发 AI 对话应用（如调用豆包、GPT 等 API）时，我们常面临一个核心问题：AI 本身是无状态的，如何让它记得用户的历史对话，且在高并发下依然保持极速响应？ 一、 核心痛点：为什么 AI 需要“记忆”？ 调用大模型 API 时，模型不会自动记录之前的聊天记录。为了实现“多轮对话”，我们必须在每次发送请求时，把历史消息一并传给 API。这就引出了三个挑战：  性能：频繁的数据库查询会拖慢响应速度。 上下文窗口：模型有 Token 上限，不能无限制地堆积历史。 成本：发送的上下文越多，消耗的 Token 越多，费用越高。  二、 四种演进方案深度解析 1. MySQL 单库方案（起步阶段）...

无实习经历，下周准备开始投暑期了，java后端方向，最后再看怎么修改一下

大四学院本 想冲刺一下春招但是学历直接被刷不知道是不是简历问题有没有牛油帮忙锐评一下

参加了 联影医疗 嵌入式软件开发一面，整体感受是：问题不多，但每一道都可以“往死里问”。面试官不会刻意区分 MCU 或 Linux，而是围绕“你是否真正理解系统如何运行”不断追问，从语言本质、硬件行为到操作系统机制，很多问题如果只是停留在经验层面，很容易被继续往底层追溯。以下是整理出的 18 个问题，基本还原当时的技术深度。面试题目C 语言中一个变量从定义到被 CPU 访问，中间经历了哪些过程？编译器、链接器和内存布局分别做了什么？指针解引用时，CPU 具体做了什么？如果访问了一个非法地址，会在硬件层面发生什么？volatile 能解决所有并发可见性问题吗？在多核系统和单核中断场景下分别有什么...