vivo是中厂吗？

你以为你只需要调调参数？实际上，你要面对的将是：生犯贪嗔痴戾疑，死受鞭笞斧灼烹（不好意思，杀批乱入了）。好了，言归正传，作为一个合格的视频算法工程师，大概的技术链路就如下图所示，其中最重要的就是视频画质算法（超分/去噪/增强），这一领域不可避免地要深度依赖深度学习。“深度学习”这个概念大家耳熟不一定能详，但如何系统地掌握它？也就是从“知其然”到“知其所以然”？ 阶段一：数学与编程基础 ( 2周左右，熟悉可跳过)万丈高楼平地起，在开始搭建神经网络之前，你需要掌握底层的语言（Python）和逻辑（数学）。不要被复杂的公式吓跑，我们以“够用”为标准。数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量微积分...

想找个中小厂寒假实习，规模20～9999人公司，bos上沟通160+（大部分未读，小部分已读不回），投出7份简历，一个面试也没有，各位佬能帮我看看简历吗？😭😭

bg：中下211本科，java后端，无竞赛，无基础，大一升大二暑假开始学java。五段实习：美团-小红书-腾讯-淘天-字节。面秋招的简历只有美团、小红书、淘天。刚刚发现我的秋招蚂蚁流程挂了，这是我最后一个流程，那么我的秋招就算彻底结束了，总结一下：字节ssp+，职级2-1。美团ssp，+2打了半小时微信电话极力挽留。快手ssp，但报了字节薪资后没有争取的想法了。小红书sp，今年小红书给的很高，但比字节2-1还是差很多。虾皮应该是小sp？对虾皮一点意向都没，纯拿来集邮了。淘天ssp（暑期转正），说不要我的三方，毕业前考虑好了随时可以不签三方选择淘天。挂了的流程：京东二面挂，估计学历被卡了。懂车帝一面挂，和面试官聊不来，不认同我的方案。拼多多hr面挂，问我低于预期还来不来，当时说不考虑了，估计觉得我不忠诚。蚂蚁hr面挂，聊的还行，但估计我不会去给我挂了吧。阿里控股一面挂，没面前就知道是kpi了，因为时间可选的很多，而且都是半小时，我也拿他刷我的kpi了。上面差不多是我的情况，下面是我想说的话。我觉得我不算特别突出优秀的那类人，但我多少也算是靠前的那一批人，即使这样，秋招也不算特别顺利，也有挂了的流程，但你能说是我的问题吗，我觉得大部分情况不是的，如果真的是我的问题，我不可能本科校招拿到2-1，所以很多面试挂了，问题不出在面试者身上，很多是看运气+眼缘+和面试官合不合得来。所以我觉得，学会察言观色，了解面试官的脾性，也是面试很重要的一个点。比如面试官是喜欢听长回答，还是听短回答，他更看重哪些点，每个面试官对这些的侧重都是不一样的，所以作为面试者，要学会察言观色，通过面试官开局的一两个问题以及你回答后他的表现，就要判断出来。像我现在其实面试开局个五分钟，我就基本能判断个七七八八了，然后我后面的回答就会有所变化。这是我想说的第一个点：不要为面试结果焦虑，有时候问题不出在你身上，但你可以学一些面试技巧，尽量提高你的面试通过率，这里说的面试技巧指的不是网上那种烂大街的，一两分钟短视频说什么提高你面试通过率的，而是你要在你自己的面试过程中不断总结经验，吸取教训，旁人教你的终究是有限的。另外想说下选offer的事，上面其实可以看出来，我秋招最后是选了字节的，还没签三方我就来提前实习感受业务了，当我签完三方又过了一个多月，我这些天又在想这个问题，字节真的是我想要的吗，我现在总结了一下字节的好坏，发现当时可能被字节的高薪资影响判断了，如果现在再选一次的话，我应该会选杭州的小红书，会生活的更舒服点。具体种种就不展开说了。然后虽然我现在也可以说去把小红书舔回来，去毁字节，但我觉得没必要这么做，我可以采用其他的措施去不就，比如规划好两年内就跳槽，跳到杭州，跳到更舒适的城市。我觉得大家选offer的时候，真的可以冷静下来多方面考虑，薪资、城市、组内氛围、业务、老板是否看重、组内情况、未来升职机会等等都是可以考虑的因素，虽然有的时候不管选哪个，都不会坏，但最好也别让自己后悔吧，即使真后悔了，我觉得也没必要过度美化没走过的路，想好补救措施即可。这是我想说的第二个点：冷静好好做选择，不管是offer还是其他。但人生容错率很大，即使选错了，也一定有补救措施。最后还想说一些成长上的东西，尤其是现在AI火热的时代。我觉得大家如果想提高自己，或者说在未来社招跳槽有竞争力，肯定是要学AI相关的东西的，不说要会多懂AI，至少也要了解基本概念，而且一定要学会用AI提效。我现在字节的mt和我说，他现在80%代码都是AI写的。而我最近也开始尝试用AI工具，感觉现在AI真的进步很多，挺聪明的了，我现在写需求基本都是先让AI写，我再人工review小改动一下就差不多了。我觉得「AI取代程序员」是个很远的话题，但是「AI取代不会用AI的程序员」，可能真的就是近两年的事了。而怎么去学习这块的内容，其实我也正在探索，我也是刚学AI的起步阶段，我觉得大家也要有自己的信息检索能力，而不是别人喂你什么，你才学什么，自己一个人就不会学了。这是我想说的第三个点：趁年轻，多学习提升自己，拥抱AI，不要原地踏步，原地踏步的程序员最容易被淘汰。大概就是这样吧，今天看蚂蚁流程发现挂了，前几天腾讯约面我也拒了，就想到自己的秋招/校招算彻底结束了，有感而发，随便聊了下。牛客以后应该不会更新，大家不用关注，熟悉我的朋友应该知道我在其他平台有号。我更喜欢以长视频的形式去做分享，感觉会更有体系，而不是网上那种一两分钟的零碎短视频的那种营销号去起号，我也推荐大家多去看高质量的长文章、长视频，我觉得收获的能更多。希望大家能收获满意的offer与未来。

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...