先给核心结论：没有绝对的谁更重要，只有场景化的权重差异。学历决定你的求职下限，实习决定你的职业上限；学历是简历筛选的第一门槛，实习是面试定薪、上岸的核心筹码。作为面过10+互联网公司、带过3届校招新人的后端开发，我见过太多双非本科靠硬核实习逆袭大厂，也见过太多985硕士因为零实习，秋招颗粒无收。今天就从校招全流程、全场景，给大家做一次完整的权重拆解，讲透不同场景下，学历和实习到底谁更重要，应届生直接对照着抄作业就行。一、校招全流程：学历和实习的权重分布校招从投递到拿offer，一共4个核心环节，每个环节里，学历和实习的权重天差地别，我用表格给大家拆得明明白白：简历筛选关70%30%大厂校招简历...

春招实习都投了好多，全是拒绝，有一两个面试，面完也觉得希望渺茫，果真应证了那句26届学院本，buff拉满了

各位前辈好 浙大本科，0实习0科研0绩点，唯一优势可能学校大作业做的比较扎实（但没啥用）。留学实习两手抓，现在开始学开发还来得及在暑假找到实习吗？以及简历上需不需要放一个魔改的项目呢？简历目前是ai做的，求建议拷打。

先做代码题，再深挖算子优化、图融合和量化这场阿里一面整体给我的感觉是，节奏比较紧，前面先处理了一个在线代码题，后面基本都是顺着项目经历往下深挖。代码题是“队列的最大值”，要求均摊 O(1) 地返回当前队列最大值，我当时用的是普通队列加单调双端队列这套常见思路：一个队列维护正常入队出队，另一个双端队列维护当前可能成为最大值的候选元素。这个题本身不算特别难，但相当于是先热一下身，也看你对基础数据结构是不是熟。后面的主体还是项目追问，而且问得挺细。面试官先从我做过的算子优化、图优化这些经历切进来，重点问的是：你到底怎么判断哪些地方值得优化，哪些算子值得单独提出来做性能优化，哪些链路值得做融合。我当时...