最近不少学前端的都有提到说，发现今年秋招前端的竞争已经不止卷八股和项目了——“AI 全栈”这个词开始出现在前端 JD 里。很多岗位可能还会明确写“了解大模型应用、Agent 开发优先”，哪怕你是投前端实习。于是就出现了一个尴尬的现状：传统前端路线还在让你慢慢啃 HTML/CSS/JS，做完一个后台管理系统就去面试。但另一边，企业已经开始期待你能聊一聊 Agent、流式响应、工具调用。很多人其实也不是不想学，就是不知道怎么把 AI 项目和前端实习路线揉在一起，又不影响基础学习节奏。所以我趁着放假梳理了一份 30 天“传统前端 + AI Agent”双项目冲刺路线，给秋招前想刷一段前端实习的同学参...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

前言:在数学学习与计算机编程中，我们经常需要计算两个数字的最大公约数。它既能简化分数计算，也是密码算法、数据运算里最 基础的常用在数学学习与计算机编程中，我们经常需要计算两个数字的最大公约数。它既能简化分数计算，也是密码算法、数据运算里最基础的常用工具。 从古至今，人们总结出两种最经典、流传最广的求解方法：更相减损术与辗转相除法。两种算法底层逻辑相通，都依靠数字公因数不变的数学规律缩小数值，但运算方式、速度效率截然不同。 本文用最简单直白的语言，不带复杂公式，一步步拆解两种算法的原理、过程与优劣对比，带你彻底看懂古人智慧与现代最优解法的区别。<1>更相减损术 #include &l...