蔚来二面完泡池子

上述是我的简历,希望前辈们和UU们能够针对下述焦虑给出一个参考意见和分析建议：一、忧虑点：1.目前在一个非互联网公司做全职开发的实习生，因为目前整个公司只有我一个Java技术人员，我的领导是做影刀RPA（低代码平台，就是有点像拼积木，拖一些组件完成一些占用宿主电脑模拟人操作的一些任务）项目的。这是我的第一个焦虑点，我所处的开发环境可以说是我一手搭建的，好处就是非常顺手，也不会出现不懂的情况。但是由于只有一个人，个人技术提升方面可以说完全取决于，公司提出需求后，AI给的技术组件选型中我个人认为比较贴近为我选中的技术组件，但是这就带了一个问题，其实对于绝大部分的业务我完全就已经有一套自己的方案了，...

小厂部门管理混乱，招你进来是后端，实际可能干测开甚至搬运工。文档更不用说了，只能用屎山形容。部门氛围也很差，小厂的核心员工基本都是其他公司跳槽过来的。最重要的是小厂没有自己的一套培训新员工的方案，基本上只想招人干活。如果要我选择，宁愿继续沉淀也不要去小厂浪费时间。

在直聘投的，已经过去三天了，没有一个面试，沟通了120左右，12要了简历，然后就了无音讯了，这正常吗现在150家左右了，还是14份简历，还是没有面试，想走嵌入式软件实习，大佬们帮帮

昨天刷X的时候,突然发现xAI把整个For You推荐算法开源了。说实话,我当时就愣住了。要知道,推荐算法这东西,对社交平台来说就是命根子。抖音的推荐算法、小红书的推荐逻辑,哪个不是藏着掖着当核心机密?结果马斯克直接把代码扔GitHub上,7000多个star,就这么大大方方让你看。这背后到底藏着什么秘密?一个让我震惊的发现我花了整整几个晚上扒完这套代码,发现了一个颠覆认知的事实:X的推荐系统里,几乎没有人工规则。什么意思?传统的推荐系统,工程师会设计几百上千条规则。比如用户点赞过科技类内容,就多推科技,或者转发率高的内容加权。这些都是人脑想出来的逻辑。但X的算法完全不是这么玩的。他们用的是G...