想做 AI Infra / LLM 推理系统 方向。 身边没有同方向的朋友能问，自己摸着石头过河整理了一份学习路线，越整理越虚——感觉知识点又多又散  我自己总结的核心路线就一句话： 先理解模型前向 → 再理解单请求生成 → 最后再看多请求 / 多卡 / 多实例下的系统优化 把 Decoder 模型和最小推理框架先跑通，再去看工业级系统，应该很多设计会自然浮出来——这个思路对吗？ 想和大家多多交流！

双非本科，靠着字节、百度、蔚来三段实习一路撑到春招，到现在才真正认清现实。一封封感谢信砸过来，慢慢明白，学历和学校带来的门槛，远比几段光鲜实习要重得多。最让人无力的，莫过于拼尽全力刷实习、攒经历，最后却连一个入场机会都换不来，那种落差感真的太磨人。总自以为是地觉得，有大厂实习就够了，一定能挤进心仪的公司，可现实一次又一次把幻想击碎。现在的我，早已没了春招初期的锐气，只剩下满心的迷茫和惆怅。不知道是该坦然接受现实，还是继续抱着不切实际的期待，在大厂的梦里不肯醒。

简历求拷打，大佬们救命啊，现在要干嘛，刷算法刷了几天感觉没啥用，没实习大三下了，要做项目还是要干嘛，boss沟通那么多就一个面试一个offer，还是偏远小公司

简历里一写单片机项目，十个人里有八个是 STM32F103C8T6。再往下问，还是点灯、串口、中断、PWM、OLED、DS18B20、超声波、循迹小车那一套。这套东西能不能学？当然能学。问题不在于你学了 F103C8T6，而在于很多人学完之后，以为自己已经“会 STM32 了”，然后就停住了。真到了面试里，面试官想看的不是你会不会点灯，而是你有没有从“会调用 HAL”走到“理解 MCU 系统”。说得直接一点，STM32F103C8T6 可以当起点，但绝对不能当终点。先说结论：F103 适合入门，但不适合长期停留STM32F103C8T6 的价值主要有三个：资料多，环境成熟，适合快速上手外设典型...