鼠鼠虽然面试挂了，但是今天赚钱了

想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...

前几天出门玩去了回来后听从建议，删除了一些把握不住的内容，优化了简历语言表达，加了点量化数据，顺手把放上去项目的readme补充了一点仅仅找个实习来说，我感觉这个简历方向应该没什么问题了，希望前辈们不吝赐教还有一些想了解的细节问题:1.暑期实习和日常实习？如果不all in转正，只是为了秋招准备简历上有个实习，那两者有什么区别2.算法真的是突击hot100就够了嘛，我目前一道算法题没做过，才正准备开始做能不能直接爽爽背

三轮技术面+一轮hr面都是面完当天推进约面发offer其实还是有点累没缓过来面试前也没准备过有时候还甚至想着挂了再躺平一阵子25年下半年确实很伤心难过希望26年可以幸福一点吧

刷题是找Java工作的“必修课”，但数量并不是唯一标准。关键是质量和思路。一般来说，如果是校招或秋招，建议至少刷 200–300道左右 ********，涵盖：数组、字符串：基础功底链表、栈、队列、哈希表：常考数据结构树、图、动态规划：中高级题排序、查找、双指针、滑动窗口：面试高频技巧更重要的是刷 典型题、掌握套路，会总结、会变形，而不是一味追数量。Java工作面试，不只是考算法，还看 基础语法、面向对象、JVM、并发、项目经验。底线是：刷题够你熟练应对常见算法题就好，其余时间多练项目和面试表达，你的胜算会更大。