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！

这几个月匆匆忙忙连滚带爬，三月都没怎么投，四月底投了几家，基本没有回复，最后一家发了offer，没去（就一面，没有聊技术方面问题，问了一下基本问题就过了，太假了）😃准备准备一下八股和项目，竞争力太弱了，只能说大一大二太摆烂了，大三才开始准备

自我介绍请详细描述从输入 URL 到浏览器渲染页面的完整过程？HTTP 和 HTTPS 的区别是什么？HTTPS 的加密原理是什么？GET 和 POST 请求的区别是什么？GET 请求在参数传输上有什么限制？请介绍 TCP 的三次握手和四次挥手过程。为什么 TCP 需要三次握手，四次挥手为什么不能合并为三次？TCP 的流量控制和拥塞控制分别是什么？拥塞控制中的慢启动、拥塞避免、快重传、快恢复算法分别是怎样的？Java重写和重载的区别抽象类和接口的区别什么是泛型，泛型擦除是什么？请介绍 Java 类加载的完整流程？G1 垃圾回收器的回收流程？Java 中的强引用、软引用、弱引用、虚引用分别是什么...