在人工智能越来越普及的今天，我逐渐意识到，面对AI一定要保持谨慎。AI确实能快速提供答案，帮助我查资料、写文章、解决问题，但它并不是万能的，也并不总是正确的。我发现，有时候AI会“随便回答”。当问题不够清晰，或者涉及复杂、专业的内容时，AI可能只是根据已有的数据进行推测，生成看起来合理却不一定准确的答案。如果我不加思考地相信这些内容，就可能被误导，甚至在学习或工作中做出错误判断。因此，我开始把AI当作一个辅助工具，而不是绝对权威。遇到重要信息时，我会主动查证，多看不同来源的资料，再做决定。AI可以提供参考和灵感，但最终的判断和选择，仍然需要我自己负责。对我来说，谨慎使用AI，不盲目依赖，是在这...

主包是25届毕业的，来杭入职一家小公司被卡试用期后，也是在年底接了11K的offer，挺满足的，之前给的8K，还是不错了，也算是年底把心放下了，下周一入职，祝大家也接好运，唯一遗憾的是一月社保没续上，杭州应届生补贴得重新攒十二个月领第二笔了，遗憾

末九本科参加春招，之前考研，不过已经寄了。这个不是简历，是我现在四年的所有经历，目前主要是不知道选那个方向，大模型算法那些听说很难，但是硬件我又不会，求指点方向。

1. Linux内核中的内存管理机制，详细说明伙伴系统（Buddy System）和Slab分配器的工作原理答案：伙伴系统：管理物理页面，以2的幂次方为单位分配内存（1页、2页、4页...）。当申请内存时，如果没有合适大小的块，就将更大的块分裂；释放时，检查相邻的"伙伴"块是否空闲，如果是则合并，减少外部碎片。Slab分配器：在伙伴系统之上，针对小对象频繁分配释放的场景。为特定大小的对象预先分配缓存池，减少内存碎片和分配开销。包含三层：cache（对象类型）、slab（一组连续页面）、object（实际对象）。2. 描述Linux内核启动流程，从bootloader到ini...