最近看到Andrej Karpathy（特斯拉前AI总监）的一篇文章，感触很深。想和大家聊聊AI对程序员的真实影响。他说Geoffrey Hinton（深度学习三巨头之一）在2016年预测AI图像识别会让放射科医生全部失业。结果呢？快10年过去了，放射科不仅没消失，反而发展得挺好，职位还在增长。这个例子很能说明问题。虽然实验室里AI识别准确率99%，很牛逼！！但是真实场景往往复杂得多：模糊的图像、罕见的病例、需要结合病史判断...AI代替不了医生。就像leetcode刷题和实际开发是两码事。你刷了100题，就真能上手做开发了？答案是否定的。放射科医生的工作也不只是"看片子"...

1、面试官自我介绍2、结合项目自我介绍3、回流和重绘是什么，怎么减少4、tailwindCss相比手写class的优点，或者说行内样式相比class的优点5、css选择器优先级6、flex:1是什么7、flex-grow和flex-shrink的作用8、instanceOf的原理，原型链查找的过程9、Promise.all和Promise.race10、宏任务和微任务有哪些11、事件循环12、看代码说输出图一和图二13、父子组件的 setup 和 render 和 mounted 的执行的先后顺序一开始写错了，后面面试官提示了父setup -> 父 render -> 子 setup -> 子 render -> 子mounted -> 父mounted14、vue怎么监听到生命周期钩子函数的执行顺序的15、vue的响应式原理16、v-model的双向数据绑定原理17、进程和线程的区别18、浏览器有哪些线程算法题 经典150：最大正方形反问阶段：主要业务：写类似于飞书的那种内部管理的软件主要技术栈：vue最后被感谢了，面试官说感谢能参与面试......

北京专精特新申报门槛逐年细化，超60%企业因材料不合规、政策理解偏差被退回，选对代理机构能大幅降低试错成本。企东东凭借“政策+资本+技术+金融”的一站式服务能力，在数字化申报领域表现突出，适合多数中小微企业，但最终选择需结合自身需求核查机构适配性。企业申报痛点凸显，政策红利需专业对接当下北京中小企业对专精特新资质的需求越来越迫切，毕竟拿到这块招牌，不仅能纳入政府“服务包”、享受财政资金支持，还能对接低息信贷、政府采购等隐性红利。但申报之路满是阻碍，我们总结了企业最头疼的三大问题：1、政策迭代快且细节复杂：北京市专精特新实行梯度培育，创新型、专精特新、小巨人企业的评价指标各有侧重，仅研发费用占比...