说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...

收获7个大厂offerssp*3（有一个可能是大sp）sp*2白菜*2最后的去向还是选择字节了牛油们加油，学历真的不是决定秋招成败的唯一因素，卸载牛客了，不和任何人比较了，我拿到的offer就是对于我自己来说最好的结局

零、写在前面之前实习和项目中都是学的Vue，由于之后工作大概率会进入React的技术生态，最近才开始学React并且缺少企业级的项目开发经验，也没有对源码做系统研究，以下的内容只是个人学习过程中的记录和思考，因此大概率会显得稚嫩而且主观，需要大佬们的指点和修正。软件开发毕竟属于工程实践领域，对于相同的目标可以有不同的实现方案，而一样的技术在不同的场景下也需要做取舍权衡，它并不像数学物理这样的学科有一套不容置疑的公理。而且对于团队开发者而言，一套技术的开发体验、学习成本、认知对齐等因素也同样重要，它们应该是带有主观色彩的，至少是可讨论的；为了描述简便，以下会根据官方文档的写法和称呼，对于useE...