大模型推理 高性能😋😋，一段实习牛佬别嫌弃我

武汉字节业务中台，校招，后端hc充足，有意向回武汉的小伙伴可私信我

心态崩了2.0，offer洽谈时间跟我行程有冲突，跟HR沟通之后让我等下一轮，不知道还能不能轮上我🤡🤡🤡

时间线 9.12一面 9.13 二面 9.23 oc二面 面筋如下1、线程池的一个情况拒绝策略 使用场景 （不知道呀）2、B+树 为什么快回答了 二叉树 b树还不够相比于平衡二叉树，影响因素有那些，最终落脚到 磁盘io上面二叉树其实层数影响并不大，为什么呐（不够）1、页的大小2、node节点大小3、es减少索引量，为什么快（原理呐）就是他的工作原理，以及倒排索引 分词器4、科研情况就直接说就可以了5、遇到问题，以及解决方式这个就手拿把掐算法 链表加法hot 100 简单题目就这5个问题，搞了一个半小时，确实难搞9.13 二面，许愿hr面呀，唔9.23 oc感谢面试官，给我这样一个宝贵的机会，唔...