迅雷数据分析岗

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...

双非算法真的没出路了吗 大厂中厂基本没回应 小厂面试不超过十个 基本卡二面 还有能努力的地方吗😢

投了几百家心累了😓😓，就约到了两家面试，虽然全过了，但是薪资有点低，目前一个8k的南京一家芯片原厂，一个西安的9590做仪表油气行业的

1. qmake 和 CMake 有什么区别？答：qmake 和 CMake 都是跨平台的构建工具，但两者的定位和使用场景不同。qmakeQt 官方早期提供的构建工具使用 .pro 文件进行项目配置对 Qt 支持友好，上手成本低功能相对简单，扩展性有限新项目中使用逐渐减少CMake通用型构建工具，适用于多种语言和框架使用 CMakeLists.txt 进行配置生态成熟，扩展性强更适合大型和复杂工程Qt 6 官方推荐使用总结：qmake 简单易用但功能有限；CMake 通用性强，是当前主流趋势。2. .pro 文件的作用是什么？常用配置有哪些？答：.pro 文件是 qmake 的工程配置文件，用...