秋招求帮选offer，想留大城市呢

年后去英伟达实习，做的好像是开发(可能是开发一些测试工具)小组应该有两个人，大组可能＜10个人，hr说好好实习都能转正，我了解到我这个小组另一个实习生是复旦的，我是卑微华师大的，我俩应该每周都去四天如上这些条件，转正的概率大吗，听说很看当年的hc，好害怕没有hc因为实习六个月，可能就没有其他大厂的实习机会了，如果只有这一段实习，要是因为各种原因转正不了的话，秋招去大厂够吗？或者有大佬给一些可以促进转正的经验么

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...

很多人会在春招开始前，进入一种非常焦虑的状态。一边刷岗位，一边改简历，一边怀疑自己。但如果你冷静复盘，会发现一个问题：你一直在“做事”，却很少在“判断”。而春招，恰恰是一场对判断力要求极高的筛选。一、春招与秋招，本质上有什么不同？如果用一句话总结：秋招看潜力，春招看即战力。秋招阶段，企业还有时间培养、试错；春招阶段，更多是 岗位缺口导向。这意味着，春招不会给你太多“解释空间”。二、为什么“照着秋招那套”准备春招，往往会失败？很多人在春招阶段做的第一件事是：复用秋招简历。但问题在于：秋招简历强调的是“我做过什么”；春招简历强调的是“我能解决什么问题”。这中间的差异，不是换几句话能解决的。三、春招简历，真正重要的三个信号从筛选逻辑上看，HR 在春招简历中，会优先寻找三类信号：第一，岗位贴合度。你的经历是否与当前岗位高度相关？第二，上手成本。如果你入职，多久能开始独立产出？第三，不确定风险。你有没有明显的模糊点，需要被反复确认？春招阶段，任何“不确定”，都会被放大。四、春招准备中最容易被忽视的一步：自我定位很多人会问：“我到底适合什么岗位？”但更重要的问题是：“我现在，最像什么岗位的人？”这是两个完全不同的问题。春招不是理想匹配，而是现实匹配。你要做的不是追求“最想去的”，而是找到“最容易被认出来的”。五、方法论：用“筛选视角”反推准备动作一个非常实用的思路是：假设你是 HR，反过来筛人。你可以尝试回答三个问题：如果只能看 10 份简历，我会选哪 3 份？这些简历，第一眼让我确定了什么？它们共同具备什么信号？然后再回头看自己，你会发现问题会变得异常清晰。六、春招不是情绪战，而是结构战很多人在春招阶段会陷入自我否定。但从结果来看，真正拉开差距的并不是情绪状态。而是：你有没有清晰的岗位锚点你有没有可验证的经历结构你有没有降低对方判断成本春招不需要完美，但需要 足够确定。七、结语如果你正在准备春招，请记住一件事：春招不是你第一次被看见，而是你第一次被“快速判断”。你准备得越清楚，这个判断对你越有利。而现在，就是你还能主动调整这场判断的时间点。

首先讲为什么写这个啊，这个和大模型有什么关系，其实本质上我什么都会看看，更ai相关的，比如infra，算子，或者加速推理框架，联邦学习基本上只有前沿实验室在搞，我也在做这个，这里顺手更新一下：一、边缘计算详解：1. 核心概念：是将计算、存储和网络资源从集中式云数据中心下沉到靠近数据产生源的网络边缘。边缘节点可以是路由器、网关、基站、工业控制器、手机、汽车、智能摄像头等。与传统云计算的根本区别在于处理方式：传统云计算是“数据搬家”——所有数据都要通过网络上传到遥远的云服务器集中处理；边缘计算是“计算搬家”——大部分计算直接在数据产生的附近完成，只把必要的结果或摘要上传到云端。2. 典型架构：边缘...