卷烟草没卷过，考研失败调剂的双非，每天都很愁。目前是研一，主方向是Java开发，但是最近在讯飞实习，做的是模型部署。太不匹配了，感觉我这个硕未来也做不了这个，不知道怎么办，走啥方向比较好呢

6月down后继续尝试～【intro】我是UCL（qs top 10）城市空间科学硕士，本科是211机械设计制造及自动化（有工科逻辑底子👩🏻‍💻）过去几年，我的经历有点“跨界”，但核心一直围绕着 数据分析 + 空间信息 + 可持续发展。📍林火遥感监测的研究（发表Remote Sensing论文）；📍在浙大某实验室和关联企业中做过与数字孪生、碳排放评估相关的项目，参与一些算法和技术文件的编写。📍python/GIS研究伦敦超低排放区政策（ULEZ）对空气质量的影响；看起来跨度有些大，我其实一直在寻找同一个方向——用数据与空间技术理解和优化真实世界。（🔎详情CV哦）【认真碎碎念】今年6月后迫于求职环境压力，我申请了部分PhD（ESG、城市交通排放、碳中和方向♻️），期间主要在充实研究能力、读文献📄、和导师🧑‍🏫沟通，也因此有一段“空窗期”，希望遇到【不介意】我处于探索发展路径的伯乐呀（福利：面试官还有机会解锁这位 理工+人文混血体 的有趣副业经历👾）。【意向岗位/城市】希望寻找一份能结合我背景和「兴趣」的工作。意象方向：🌍 GIS / 遥感 / 城市数据分析🏙️ 智慧城市、可持续发展研究🌱 碳中和、环境数据分析、ESG政策研究（感兴趣也正学习ing）💡 技术与策略结合的岗位，如数据顾问、其他科技方向的项目助理｜解决方案｜科研研究助理等等意向地点：上海 / 深圳 /香港（接受Hybrid或部分远程）。希望能加入一个包容多元复合型背景、愿意给年轻人自我学习自我成长机会的团队，不介意我“跨界”的路径，更看重逻辑能力、学习力和独立思考的硬实力和软实力。

AI Coding 时代已来在科技飞速发展的今天，AI 已经不再是一个遥远的概念，它正以惊人的速度渗透到我们生活的方方面面，尤其是编程领域。AI coding 工具的出现，就像是为程序员们配备了一个超级智能的助手，不仅能大幅提升编码效率，还能帮助我们解决各种复杂的编程难题。作为一名热衷于探索新技术的博主，我在使用这些工具的过程中收获颇丰，今天就迫不及待地想和大家分享一下我使用过的几款超棒的 AI coding 工具，说不定其中就有能成为你编程好帮手的那一款！一、GitHub Copilot：AI 编程的先驱者GitHub Copilot 可以说是 AI coding 领域的开拓者，由 GitH...