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...

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？😭😭

📢 重要提醒！还没看过上篇的同学，记得先戳专栏补课哦~咱们要按顺序来才能玩转Trae！很多实习生写代码时，逻辑本身往往没问题，真正出问题的，几乎都栽在边界条件上。最常见的三个点：null 没判断空集合直接 get(0)并发场景下默认“不会有人同时操作”这些问题不是你不会写，而是太容易被忽略。而这，正是 Trae 特别擅长的地方。一个非常好用的方法是：在代码写完后，让 Trae 专门扮演“找茬的人”。首先选中你写的关键代码部分，添加到对话。你可以直接这样问它：这段 Java 代码在 null、空集合、并发场景下是否有风险？请只指出问题，不重构逻辑。Trae 往往能一次性帮你补全：参数校验返回值...