想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...

1. 问实习经历，但是拷打的是自己的项目，正规的规则引擎了解过吗，没有。2. 浏览器键入网址全过程3. http为什么是无状态4. 死锁条件5. 子网掩码的作用6. mysql b+树和b树7. redis数据结构，用什么结构实现延迟消息队列8. redis分片集群，如何分片的，有什么好处9. jvm内存分布，有垃圾回收的是哪些地方10. spring的aop是如何实现的11. 算法： 数组最大子串和 经过提示才写对，太菜了面完一个小时约二面。

不知道为什么会有这种雷霆惩罚

有无佬帮小弟看看简历能怎么优化一下，现在在学react和背八股面经，有点焦头烂额了，想在三月份前找到一个实习的话还要包装简历吗？目前在github上找了一个开源的中大型vue3+Ts的项目研究，但是感觉好困难啊，还是说在b站上找视频继续跟着敲代码会好点？或者说技术栈还有什么急需要补充的吗？