有没有佬可以帮忙看一下简历！

1. 智能数据分析管理系统◦ 前端：React/Vue3 + TypeScript 搭建，实现数据可视化（ECharts/Chart.js）、权限路由、表单校验；◦ AI 亮点：集成 ChatGPT API 做数据洞察，自动生成分析报告；或用 TensorFlow.js 实现前端本地数据预测（如用户行为趋势）。2. 智能文档管理系统◦ 前端：实现文件上传/预览/分类、拖拽排序、断点续传；◦ AI 亮点：接入 OCR 接口（如百度AI）提取文档文本，再用大模型做关键词提取、内容摘要、相似文档推荐。3. 智能客服工单管理系统◦ 前端：工单CRUD、状态流转、实时通知（WebSocket）；◦ AI 亮点：内置智能客服机器人，自动识别工单问题分类、优先级，减轻人工处理成本。简历加分关键点• 突出前端工程化：Vue3 + Vite + Pinia/React + Umi + Redux Toolkit、ESLint + Prettier、Mock 数据；• 强调AI 集成细节：接口调用逻辑、跨域处理、前端 AI 模型轻量化部署（如 TensorFlow.js 离线运行）；• 量化成果：如“支持 10 万级数据渲染不卡顿”“AI 分类准确率达 92%”。项目能同时覆盖前端基础、工程化、AI 应用三大核心考察点，面试时可从技术选型、性能优化、AI 落地难点多维度展开。

作用：将文本改写成类似小红书的 Emoji 风格。 请使用 Emoji 风格编辑以下段落，该风格以引人入胜的标题、每个段落中包含表情符号和在末尾添加相关标签为特点。请确保保持原文的意思。 原文： 持初心，赴山水！上期讲完底沙怎么选，这期30秒教你铺对厚度，原生缸底床不闷水、造景更自然，新手直接抄作业～ 核心厚度记牢：常规3-5cm！这个厚度既能稳定造景石，又能保证底床透水性，避免过厚积粪滋生厌氧菌发臭，也不会因过薄导致鱼一翻沙就露缸底。 场景化调整技巧：养吸鳅、鼠鱼等翻沙鱼，可铺到5cm，给它们留足觅食空间；纯造景不养翻沙鱼，3cm就够；想做原生溪流的高低层次感，就前低后高——前景3cm，后景...

本人目前在一个互联网小厂做Java后端开发，业务是Ai中台项目，业务听起来很好，但进来之后做的都是一些比较基础的工作，难度并没有很大，我想知道大家的实习都是这样的吗，以及如何判断当前自己做的实习是否有价值。

直接说结论：没有哪个更好，只有哪个能让你先上岸。认清现实：双非身份意味着什么？ 别听那些 双非照样进大厂 的鸡汤，那是极少数。 现实是：你的简历在HR系统里天生优先级低。大厂简历筛选那一关，天生就难。😭 所以，你选什么方向，核心逻辑只有一条：哪条路能让你在面试那几分钟里，靠项目硬实力把面试官镇住？ 2. 剥开表象看本质后端开发：系统的地基 ⚙️你每天琢磨的是：怎么让接口快那几十毫秒？高并发下数据库怎么不挂？代码写得优不优雅？ 现状： 岗位极多，但卷得离谱。如果你只会增删改查，必挂。你得懂底层，懂分布式，懂性能调优。数据开发：数据的炼金术”💎你每天打交道的是：几亿条数据怎么洗？离线、实时任务...