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高冷女神经233
2020-05-13 10:37
北京邮电大学 Java
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2020-05-13
在牛客打卡2天,今天学习:刷题 4 道/代码提交 4 次
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01-20 13:20
蚌埠坦克学院 嵌入式软件开发
嵌入式工资低?别急着下结论——你可能只是没碰到“好岗位”
很多人一听到“嵌入式”,第一反应就是:工资低、加班多、发展慢。尤其是在互联网行业的光环下,嵌入式常被贴上“落后、低薪、苦逼”的标签。但事实真的如此吗?并不完全。1. 嵌入式不是一个单一的行业,而是一条多分支的技术路线嵌入式并不是“写写单片机、做做小项目”这么简单。它覆盖的范围非常广:从最基础的单片机控制,到操作系统内核,再到通信协议、车载系统、工业自动化、智能硬件、物联网、边缘计算等。不同方向的岗位,技术难度和价值差异巨大。你可以在一些公司做“嵌入式外设驱动”,也可以在一些行业做“系统架构/内核/安全/通信”,两者的薪资差距往往超过想象。2. 工资高低,取决于行业的“价值密度”很多高薪行业都离...
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今天 11:52
北京大学 Java
别卷了!AI承认切图还差得远,我直接躺平
“以前一听到‘AI要取代前端了’,我这颗切图仔的心就瑟瑟发抖,Figma开到凌晨三点,切个大屏还得被设计师追着改像素。现在好了,Grok亲口承认:AI切图还差得远,只能给我打杂端茶递水。我寻思着,那我还卷个锤子?直接把椅子调成躺平模式,左手可乐右手手机,figma挂着进度条假装在渲染,Slack消息已读不回。‘在改Bug呢领导,马上好’。AI你来,你行你上啊!切个有状态的交互组件试试?写个完美适配暗黑模式的Tailwind class试试?处理一下iOS Safari那坨屎一样的视口单位试试?来来来,轮到你给我打工了——先帮我把这个切图仔的周报润色得感天动地,再顺手把明天的PR review过...
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2025-12-17 11:39
小鹏汽车_测试培训生(准入职员工)
或许运气比你想的更重要
bg:双非本,一段中小厂6个月测开实习今天发这个帖子主要是想聊一聊我秋招以来的一个发展我是在8月底辞职,打算秋招,可是看网上都说金九银十就想着自己就是一个普通本科生,现在九月份都是一些大神在争抢,所以9月份基本上没投,等到了10月份才开始秋招,可是这个时间好像已经有些晚了,今年秋招开启的格外早,提前到了7,8月份,我十月才开始,官网投了很多公司,没有任何一个面试机会,这个情况一直到了十月底才有了第一个面试,当时没有面试经验,所以不出意外的挂了后续就是漫长的投递,但是毫无例外没有面试,没有办法我只能另辟蹊径开始在BOSS上边投递,然后顺便也根据BOSS上边这个公司名称去浏览器搜索看看有没有官网投递渠道,毕竟官网上投递后还是可以第一时间被HR看到的,然后一直不停投递,一开始第一个星期基本上都是投的正式秋招岗位到了第二个星期才开始实习和正式一起投,到十一月底的时候已经沟通了700➕才有一共1个正式的,5个要提前实习的,3个实习的面试,最后结果是过了1个要提前实习的和2个实习的每次面试我都会复盘,发现这些小公司面试官问的五花八门,有的专问基础,有的专问项目,有的啥都问,不过自己也是看出来了一下门道,就是小公司不像大公司面试官那样能力比较强基本上你简历上边的他都会,然后会根据简历来问,小公司面试官他们更多的是看自己会什么,然后看看你简历上边哪些他也是会的然后来问,经过不断的复盘加上背各种各样面试题,到了11月底12月初才有了1个要提前实习的offer还有2个实习的offer,而且薪资待遇对我来说已经很可观了可是啊,人总是这样得了千钱想万钱,我又开始不满现状,但是此时的我面试能力经过这么多面试和复盘已经很强了,然后在十二月份运气爆棚,被极兔和小鹏补录捞起来面试,还有个百度测开的实习面试,这个时候因为有了offer所以感觉有了底气,面试也很自信,最后结果是全部都过了那个时候我感觉自己真的很厉害,我问了极兔那边的HR像我这样的双非本收到offer的在极兔有多少?他告诉我产研岗90%都是硕士,10%里边基本上都是211,985,想我这样的很少很少,那一刻感觉自己超级牛逼,小鹏就更不用说了,最后也是不出意外选择了小鹏所以我就我个人经历想对和我学历履历差不多的牛友一些建议第一:秋招一定要趁早,真到了9,10月,那个时候可能你投的结果可能还不如7,8,11月,第二:最好先拿小公司实习或者正式练练手,提升一下面试能力,我个人觉得因为小公司问的五花八门所以你会更加横向去提升自己能力,而且大公司其实面试没有那么难,除了一些非常卷的岗位,公司大神比较多会问的很难,一般好点的公司都不会问的那么难,他们也知道都是应届生不会要求那么高第三:当有一定能力后,就是坚持了,对于我们这样的学历,没有特别强的履历情况下,就是要抓住提前批和补录的机会,这个时候各方面不会卡的很严,是我们很好很好的一个机会第四:就是运气也是很重要的一部分,不过这个很难去说什么最后祝各位牛友都能收获自己满意的offer😁😁😁
秋招,不懂就问
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01-04 20:58
淮北师范大学 Java
寒假实习
只有1段实习,简历问题很大嘛,为什么个个投完简历就没声音了😭求大佬指点
喵_coding:
这实习干啥了? 没写出来一点产出啊
好好回忆一下干了啥 问问ai 问问大佬 准备些话术就好了
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昨天 10:54
门头沟学院 大数据开发工程师
数据开发在AI时代的转变,数仓、RAG(检索增强)与 Agent如何支持企业级AI
传统数仓、数据库和分析系统,为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时,就产生了一个全新的挑战:如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中,这一过程通常经历三个关键环节:1. 数仓与数据库:提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG:让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent:将数据能力编排成可执行的任务,实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路,可以发现数据不再只是“给人看的”,而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM:数据“服务对象”的变化在之前的文章中(微信公众号...
AI时代的工作 VS 传...
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