误入高手局

从大学说起吧，由于大二宿舍调整了一下，大一和大二的室友有一个是不一样的。篇幅较长，有点碎碎念，望各位担待大一的室友，本人是安徽合肥下边的，一个是阜阳那边的，一个浙江的，一个黑龙江的。大家性格都很好，当时他们三个都玩原神，对的，没错，就是大名鼎鼎的原神，我当时对游戏没啥感觉，他们三个带我一起玩这个游戏，尤其黑龙江那位人还是蛮热情的，带我打怪，帮我打深渊啥的（结果到现在有两个已经弃游了，不得不说ys后期的剧情真的烂），其实大一的时候都是平平静静的，也没有出去聚餐过，和班级里面其他人也不是很熟，只有黑龙江那个很外向，剩下的都比较i，就这么过完大一的时间。大二的时候要换校区，要把东西搬过去，当时lz车票买的晚了一天，前一天学校就要安排搬过去了，只能拜托他们帮lz搬过去，回学校喊他们去自助餐吃了一顿，lz请客，毕竟帮lz搬那么多东西过来，这也算我们第一次四个人一起出来吃饭，也是最后一次，因为有一个室友变到其他宿舍了，后面虽然也交流联系，但一起聚餐就再也没有了（现在也都联系的）。我们宿舍换过来一个武汉的室友，人也是很好，目前关系也很不错，经常聊天。转折点是大三的时候，武汉那个室友进了学校的一个实验室，当时已经开始考虑后面是考研还是工作了，但回头一看自己啥也没有，就一个四级证书，其他啥奖项和校园经历都没有，就联系同一个实验室的老师进了实验室（当然在这里面也经历了一些不好的事情，在之前的帖子里面也说了一些，虽然很后悔进来，但确实在这里面认识了许多人，见识了许多事，这里不多说了），没想到这里面还有一个同班的人，以前根本都不认识（现在我们三个已经是铁四角了，因为还认识了同组的一个研究生，关系非常铁，当然也有那位导师的助力），在这里面也是过上了和研究生同款的每周组会生活，通过打比赛，参加互联网等项目认识了一些学长，学弟，还有之前只有几面之缘的同班同学。认识了一些同学后，也就开始了串寝的交流（之前大家都不认识，也就不会串寝，也就不会了解到其他寝室的情况），发现他们宿舍有的是室友吵架然后宿舍氛围很尴尬，有的是各自的作息完全混乱，有些人打游戏很晚不关灯，晚上手机外放，定闹钟一直响却不起来，导致睡眠很差，有的是室友完全闷葫芦，不交流，宿舍也就没什么人说话，可以说他们的宿舍完全分崩离析。反观我们宿舍，虽然也存在一些问题，外放，闹钟，晚睡这种问题，但我们好像就直接沟通改善，形成了统一的时间，11点多有时候12点不到肯定都关灯上床，没有外放闹钟什么的了，相处也很和谐，互帮拿外卖，带饭什么的，以至于有一个别的宿舍说想搬到我们的宿舍来，特别羡慕我们宿舍的氛围现在已经毕业了，大家也都各奔前程了，不知道后面再次聚到一起是什么时候了再说说目前公司宿舍这边的室友吧现在lz入职后，公司分配了免费的公寓，合租那种形式，但不要钱，一套公寓三个房间，一人一间，公共浴室，一个是四川的，同一个单位，但应该部门不同，一个是河南的，单位不同，是营销方向的，四川那个和我一样学计算机的，也对电脑什么的感兴趣，很是聊的来，但感觉性格和lz差不多，不会太主动，但聊起天来也不会因为陌生人而不敢或者不愿意聊，另一个河南的，就很开朗了，很活泼，在第二个双休周末和lz一起去了翡翠湖那边转了一圈，他和谁都可以聊那种，目前关系也很和谐，不会因为公共浴室等问题造成尴尬气氛。感觉lz从初中到现在的宿舍室友，都感觉很好，并不会产生很大的分歧吵架那种

当 epoll 处理大量事件时，虽然比 select / poll 更高效，但在实际高并发环境下仍可能出现性能瓶颈或系统问题。以下是主要问题及对应的解决策略。一、问题分析1. 事件批量触发导致处理延迟如果同时有大量连接变为就绪（如可读），epoll 会一次性返回大量事件。应用程序需要遍历并处理这些事件，处理不及时会造成后续事件延迟响应。解决方法：使用限流机制：限制每次循环中处理的最大事件数量。使用线程池或协程：将事件分发到线程池并发处理，避免阻塞主循环。分阶段处理：将长时间处理的任务异步处理，主线程快速返回。2. 惊群效应（Thundering Herd）在多线程/多进程监听同一个 epoll...

面试中，最讨厌被问到“你为什么选择做开发”这种超泛的问题。不是我不想回答，而是每次说“我对技术有兴趣”听得自己都想笑。最尴尬的是有一次面试官给我看了一堆复杂的代码，问我能不能优化，我看了半天，发现那代码根本就不完整！我当时心里直想：“这是在考验我耐心吗？”我只能笑着说：“能看明白，但优化得需要补全部分。”

技术小馆专注AI与Java领域的前沿技术知识库 技术小馆官网MCP是怎么和大模型交互在人工智能快速发展的今天，大模型已经展现出惊人的能力，但它们的"知识"往往局限于训练数据截止的时间点。想象一下，如果大模型能够实时访问最新的数据库、调用外部API、甚至控制你的智能家居设备，那会是怎样的体验？这就是MCP（Model Context Protocol）要解决的问题。它就像给大模型安装了一个"万能工具箱"，让AI助手不仅能回答问题，还能执行实际的操作。从查询实时股票数据到帮你预订餐厅，从分析公司财务报表到控制智能设备，MCP让大模型从"纸上谈兵&q...