淘天p4给的还行，就是感觉没那么行

昨天刷X的时候,突然发现xAI把整个For You推荐算法开源了。说实话,我当时就愣住了。要知道,推荐算法这东西,对社交平台来说就是命根子。抖音的推荐算法、小红书的推荐逻辑,哪个不是藏着掖着当核心机密?结果马斯克直接把代码扔GitHub上,7000多个star,就这么大大方方让你看。这背后到底藏着什么秘密?一个让我震惊的发现我花了整整几个晚上扒完这套代码,发现了一个颠覆认知的事实:X的推荐系统里,几乎没有人工规则。什么意思?传统的推荐系统,工程师会设计几百上千条规则。比如用户点赞过科技类内容,就多推科技,或者转发率高的内容加权。这些都是人脑想出来的逻辑。但X的算法完全不是这么玩的。他们用的是G...

1. 多做一劳永逸的事情。很多事情一次学会基本可以大学四年都不再为这类事情发愁。小的比如学会markdown，记笔记就变得方便快捷；大的比如自己经常要发布上线服务，就花几天搭建一个集群。2. 时刻具备3-7天掌握一项技能的心理准备。无论是学科竞赛、期末考试，还是准备实习、秋招，很多时候当你需要快速运用某项技能做事的时候，不会有那么多时间给你准备，这时候就需要速成。3. 加入/组建一个技术团体，社团/面试群/社群/技术博主的圈子，并且养成水群习惯。只有你参与并融入你正在追求的事业的氛围里，你才能保持动力去做一件事。推荐一个博主【程序员牛肉】的圈子：https://pd.qq.com/s/daelsgft54. 尽早明确自己距离目标还差什么。很多人学习的非常努力，但是方向不明确。最简单的例子，很多我帮忙找实习秋招的朋友，简历都过不了，却花大把时间在背八股上。面试的过程是阶段性的，要考虑的先是有面试机会、再是怎么面试。5. 思维不要被约束。后端语言java、c++可以，golang也可以；项目苍穹外卖、黑马点评可以，github上的高star项目也可以；数据库用mysql、redis可以，用postgresql也可以；项目里的ai模块用rag、mcp可以，最简单的function call也可以。帮很多人看简历问题的时候，很多东西都是硬写上去的，项目是自己的，不是非要和网上大流一致才是好项目。

普通双非本科，似乎很多企业都只招应届的，想实习感受一下真实的码农工作环境，试着投了一些，但积极回应较少。

我上一次认真准备面试，已经是三年前的事了。那时候我一直觉得，只要 Java 基础还在，项目经验还在，问题就不大。毕竟那么多年后端，不至于一出来就水土不服。直到真正开始面试，我才发现一个事实：我不是技术退步了，而是市场已经换了一套考法。第一轮面试，我就意识到“不对劲”前半段问题其实很熟：Java 基础并发、JVM、数据库、中间件分布式、微服务、Spring 体系我心里还在想：还好，没脱节。但很快，问题开始变了：如果这个系统让你重新设计，你会怎么做？你当时为什么不用另一种方案？在不确定需求下，你怎么判断技术取舍？开放性场景题明显多了。没有标准答案，面试官更关心的是你的思考过程，而不是结论本身。真正...