由于上班可能太wlb的原因，下午5:30就下班了，25届的，来到了一个可能相对于陌生的城市，没啥朋友，前两个月，晚上都是在外面瞎逛，找点东西吃，也是到处找篮球场，有一天晚上，在散步的路上发现一个篮球场，人还挺多的，夏天晚上的时候，半场4V4，可能都有6只左右的队伍，现在天冷了，晚上有人在群里说打球，也会有10个左右，虽然离住的地方三公里左右，步行半个小时，但是基本没啥事每天都会去打球，在9月份的时候，去附近一个大学周边吃完饭，结果碰到了高中同学考上了哪里的研究生，也去他们学校打了几次球，这也可能是下班之后唯一的乐趣了。

以前工作效率低，leader会问你是不是时间没安排好，ai时代效率低，则会问你为什么没用ai,现在真的张口闭嘴都是提ai提效，只要没用上ai，你就落后别人了，现在搞得工作都很焦虑，感觉那一天真的被广进了，真找不到工作了

你以为你只需要调调参数？实际上，你要面对的将是：生犯贪嗔痴戾疑，死受鞭笞斧灼烹（不好意思，杀批乱入了）。好了，言归正传，作为一个合格的视频算法工程师，大概的技术链路就如下图所示，其中最重要的就是视频画质算法（超分/去噪/增强），这一领域不可避免地要深度依赖深度学习。“深度学习”这个概念大家耳熟不一定能详，但如何系统地掌握它？也就是从“知其然”到“知其所以然”？ 阶段一：数学与编程基础 ( 2周左右，熟悉可跳过)万丈高楼平地起，在开始搭建神经网络之前，你需要掌握底层的语言（Python）和逻辑（数学）。不要被复杂的公式吓跑，我们以“够用”为标准。数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量微积分...

对于Java后端学生而言，简历上的第一个项目应当是一个技术栈主流、结构完整且能清晰体现你系统性思维与编码能力的中小型应用；推荐选择诸如“基于Spring Boot + MyBatis的在线商城后端系统”、“分布式架构的博客平台API设计”或“微服务化的图书管理系统”这类经典但可深挖的方向，核心在于避免简单增删改查，而是有意识地融入Redis缓存、RabbitMQ消息队列、JWT权限控制、Swagger接口文档以及Docker部署等至少两三项企业级技术，并通过Git进行规范的版本管理；关键是项目需解决一个明确的技术难点（如秒杀场景下的库存一致性、高并发查询优化），并准备好详述你的设计权衡、代码实现与调试心得，这样才能在面试中让面试官迅速捕捉到你的技术热情与实践深度，从而脱颖而出。