每隔一段时间，都会有人问一句：现在学 Java 还有前途吗？Java 就业是不是不行了？如果只听情绪化结论，很容易一会儿听到“Java 早过时了”，一会儿又听到“Java 还是后端主力”。但真正看招聘需求、技术生态和岗位要求，会发现现实远没有那么极端。一句话概括：Java 当然没有消失，岗位依然很多，但“只会写 CRUD”的时代已经过去了。今天企业需要的，不再只是会写接口的人，而是能把业务、框架、中间件、数据库、性能和稳定性一起扛起来的工程师。一、先说结论：Java 还能找工作，但门槛确实比以前高了从语言热度看，Java 依然处在主流位置。TIOBE 2026 年 1 月榜单里，Java 排在...

焦虑ing，二本，绩点挂车尾，无竞赛就会个stm32和freertos，esp32。无竞赛，学历差。真让人焦虑。这是应付学校任务写的简历，说实在的，平衡车和nwatch都是跟着视频(铁头山羊，韦东山)复刻的。MQTT这部分让ai吹了一下，实际上我不会LVGL，就在简历抹去了。八股文没开始背，面试题还没开始看。需不需要刷一点算法？来不及了，才知道大三这个时候应该投简历了，骑驴找马，边投边学

首先是个很小的公司，实习生和正式工工作没区别，正式工几乎每天无偿加班。java开发实习生工作量很多，没有人教你，要求无偿加班，并且是纯外包公司，buff叠满了

1.自我介绍2. 文章分类大概有多少文章？数据规模怎么影响方案？答案：如果文章量只有几千篇，我一般不会一上来就训练很复杂的模型，而是先用预训练模型微调，或者用 embedding 加传统分类器做一个强 baseline。因为数据量太小的时候，复杂模型很容易过拟合，线上效果不稳定。如果有几十万到几百万篇文章，就可以考虑训练一个更稳定的分类模型，包括 BERT 微调、领域继续预训练、层级分类模型，甚至做多任务学习。数据量越大，越要关注标签噪声，因为文章分类里的标注经常不是绝对干净的，尤其是多维度分类，一个文档可能同时属于多个业务类别。实际项目里我会先看三个东西：类别数量、每个类别样本分布、单篇文档...