上班后，才发现大学什么都白学了

实习，其实还是很有必要的。但是也要看时期吧，也分人和专业。要是读研，比如保研，那因为实习耽误了绩点得不偿失，只能在假期实习，但是杂而不精；还是建议准备直接工作或现阶段已掌握基本项目能力的且时间充裕的人去实习。实习的好处也得看人和机遇吧，去的公司好，中大厂结识一些大佬，对自己以后的就业还是很有帮助，还可以练就基本的业务能力，看到自己学的和企业需要的差距所在，对于考研者，有实习经历的人，复试一般竞争力更大，毕竟导师也需要的是能做事的人。建议多发展技术能力，我学网安，但我也刷算法，计算机得掌握多点东西，确保自己有立足之本，其中实习就是让我们对进入社会有一个大体的判断标准。总结：实习还是有必要的，建议准备工作者一定找机会实习，不要怕自己不够格，就是多投多改。

 环洋市场咨询（Global Info Research）最新发布的《2026年全球市场家电用塑料齿轮总体规模、主要企业、主要地区、产品和应用细分研究报告》，对全球家电用塑料齿轮行业进行了系统性的全面分析。报告涵盖了全球 家电用塑料齿轮 总体市场规模、关键区域市场态势、主要生产商的经营表现与竞争份额、产品细分类型以及下游应用领域规模，不仅深入剖析了全球范围内 家电用塑料齿轮 主要企业的竞争格局、营业收入与市场份额，还重点解读了各厂商（品牌）的产品特点、技术规格、毛利率情况及最新发展动态。报告基准历史数据覆盖2021至2025年，并针对2026至2032年未来市场趋势作出权威预测，为行业参与者提...

最近秋招拿到offer的同学在问我一些offer抉择的问题，关于算法岗怎么选方向，尤其是业务岗和研究岗的区别。今天从几个维度聊聊这个问题。你的目标是落地还是探索？业务算法岗的核心价值在于解决问题，用成熟稳定的技术提升业务指标。日常工作围绕数据处理、特征工程和模型调优展开，最后通过A/B测试验证效果。岗位稳定、成果可量化是明显优势，但技术可能不够前沿，容易产生重复感。研究算法岗更像边界探索者，集中AI Lab这类部门。这里博士比例高，核心任务是做出比现有方案更优的算法创新，目标发表顶会论文。你能接触最前沿的技术，学术积累扎实，但成果不确定性高，压力也更大。你数全链路还是深钻型？业务岗需要全链路能力——懂业务逻辑、会特征工程、能上线部署，最终把技术转化为可量化的业务增长。研究岗则强调算法深度，要求扎实的数学功底和创新能力，更看重在细分领域的学术突破。如何选择？喜欢看到技术快速落地、享受清晰的业务反馈、工程能力强的同学，业务算法岗是更稳妥的选择。如果理论基础扎实、热衷前沿探索、能承受较高不确定性，研究算法岗的挑战和上限都更高，但要做好成果周期长的准备。不过研究岗可能有时候也需要做一点业务上的工作，这要根据部门实际情况来看。没有绝对的好坏，关键是匹配你当下的状态。业务岗是脚踏实地，研究岗是仰望星空，两者都在创造价值。选择前想清楚自己更看重什么，比盲目追求热门更重要。想了解更专业更具体的算法岗不同方向不同岗的要求，发展，前途等具体信息可以滴滴我本人拥有7年大厂算法岗经验，作为技术面面试官(含社招和校招)，看过上千份简历，已面试超过上百位同学，面试和被面试经验十足，同时在ECCV/IJCAI/NeurIPS等顶会上发表过多篇论文和ACM获奖竞赛经历。职业规划 业务算法 #研究算法

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