作为嵌入式实习生，高产出并不意味着你要每天完成大量任务，而是要做到“效率 + 学习 + 结果”。下面是几个实用的做法：1. 先搞清楚目标和优先级不要急着动手，先问清楚：这个任务的目标是什么？要解决什么问题？优先级高的是什么？这样才能避免浪费时间在无关紧要的细节上。2. 先搭建最小可运行版本（MVP）先做出一个能跑的最简版本，再逐步完善。这样你能快速验证思路，也更容易发现问题。3. 善用调试工具和日志学会使用 JTAG、串口打印、逻辑分析仪等工具。遇到问题时不要靠猜，靠数据。日志要写清楚：时间、模块、状态、错误码。4. 做好模块化和复用把常用功能封装成可复用的模块（比如驱动、协议栈、通信接口）。...

非人才计划都能上80w+，今年互联网大厂为了抢人才真的是杀疯了，壕无人性，太土豪了，小红书更是遥遥领先……算法真的是年年攀升啊，看的都想跳槽了小红书：50k*16+期权，57k*16+签字费京东：42k*20，46k*20字节：42k*15+签字费腾讯：42k*15+签字费+股票小红书今年是真的炸裂，非人才计划都能给到这么多，字节，腾讯，美团他们都有各自的人才计划，基本上都是破百万的岗位，目前看到最高的就是字节给北邮开了228w的年薪，非常夸张，可见大厂对于人才资源倾斜真的很离谱！

考研失败，想找软件测试或着测试开发，第一次做简历，这个能直接投吗？

作为一个双非大数据专业的大四学生，自己在大三选择择业方向时，毫不犹豫的选择了数据分析作为自己一开始的求职方向，那么作为花费很多精力学习数分，找过多段数据实习，且经历了一整个秋招的可怜大学生，关于数分的态度又是怎样呢？首先我想先根据自己的过往经验来给数分下一个定义，目前的数分岗主要有两种情况，一种是非常纯粹的数分，涉及AB测试，数据埋点，机器学习相关内容的，这一部分岗位对技术和学历的要求极强；而另一部分岗位则是偏向业务侧，相较于数分，可能更偏向数据策略运营，这一类岗位在部分公司也会直接写成运营岗。相信每一个对数分有兴趣的同学，或多或少都在网上看到过，纯粹的数分岗是非常吃学历的，这一点我深有体会，...