打扎实基础,业务AI学起来,有机会转

#AI岗位暴涨12倍,你会转AI赛道吗?#

作为前端工程师,我不会盲目跟风转纯AI赛道,而是选择大前端+AI的融合方向。先把前端基础、工程化和业务逻辑打扎实,再把AI作为能力增量,学习大模型应用、智能组件、AIGC交互等实用技术,把AI能力落地到实际业务中。既守住前端核心优势,又抓住AI红利,走更稳、更具竞争力的长期路线。
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高度对口岗位,两段高度垂直实习经历,一段小厂一段高度知名企业,问内推的人挂了的原因,蜀黍以为是自己的简历表述有问题,辛辛苦苦改好之后投了还是当天直接简历挂,本来在国家图书馆自习准备面经的蜀黍直接一整个心态崩了跑厕所一顿爆哭。怎么说呢,毕竟那个岗位是蜀黍心心念念了半年多的岗位,无数次地在代码的海洋里挣扎无数次想过放弃,虽然中间接到过百度发来的offer, 可是再三权衡考虑之下,适合自己,自己真正感兴趣的才是最好的,还是只有字节跳动那个岗位是我好不容易找到的一个高度对口的岗位,其他大厂都没有适合我的jd,毕竟我这个方向本身特别小众,是字节跳动的这个岗位一直拖举着我继续学下去的热情,可是呢,换来的是简历被冰冷地划走丢进了人才库,如果真的不匹配的话,完全可以写与该岗位不匹配,但是简历挂的原因直接写的其他,其他这个字眼,像是一个万能的垃圾桶,似乎无论什么无厘头被挂的原因都可以作为最好的回应,我怀疑被机器筛挂了,或者是没hc了(可是问其他人说暑期实习不可能没hc,蜀黍也没想过把hr往坏的方面想,但就是很莫名其妙,也特别不甘心)还是说,终究是个人的努力还不如命运和气运的轻描一笔有好消息是懂车帝的web3d之前还是很热情的邀请我了年后面试,可惜最令我乐极生悲的是最近找回去问的时候说暂时没hc了,我感觉我就像个笑话像个备胎,我准备了那么久的面试算什么呢?可是这个等待是多久呢?一个月?两个月?或者再也不可能释放?我没有时间在这个无底洞上继续考虑较量了。我妈还建议我,直接回学校算了,可是因为学校的种种经历我早就对学校厌恶到了极致,说想让我在长沙随便找个实习到时候就直接秋招,可是我扪心自问,我真的甘心吗? 不甘心,在北京实习的半年以来,磨砺了我太多的心智,经历过转岗前的压力,加班加到手抖,作为唯一的大三本科生为了跟那些全是92研究生实习生的绩效平齐,经历过几次交心,还扛着学校给我带来的巨大压力,和家长找院长送三百多的水果沟通无果甚至还被当做反面教材教育同学们,找代做被骗了几百块,天天战战兢兢地问代课的人有没有被发现,舍友查寝不肯给我打掩护我只有自己给自己的桌面做上掩体,辛辛苦苦完成了大作业的一个学科因为卷面分差一点点还是擦着线挂了科,最后还是得忍着恶心回学校参加补考,我自荆棘深处来,一身风雨淬炼成骨血里的倔强,好不容易触到那寸向阳的光,那是我用整个花期换来的救赎。这样的玫瑰,如何甘愿再垂下头,去吻那荒漠的荒?这几天一直昏昏沉沉丝毫没胃口,有时候会突然掉眼泪,看着周围的人一个个都成为忠诚的节孝子或者其他的大厂孝子了,我真的觉得自己配不上那个高浓度的圈子,默默地选择了退群,似乎有两段实习经历也不能解决什么,运气真的太背了,或者说,还是自己真的太菜了,对自己的认知根本就不够,我已经不知道我接下来该怎么走了,其实我做不到一下子放过自己。更:打算先好好沉淀一下,牛客就先卸载啦引流:
牛客99087562...:抱抱你,不要内耗,简历挂你只能说是他们的损失,虽然运气暂时没那么好,但是懂车帝之前都邀请你了说明你的能力还是得到了高度认可的,只是时间线的问题,时刻保持上进的心就一定会柳暗花明又一村的,加油吧,好好休息一下啦,期待在懂车帝看到你
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03-03 15:53
已编辑
黑龙江大学 Java
在当前开源项目极为丰富的背景下,付费资源并不一定意味着最前沿的技术优势,在具体执行层面展示出自己的独特价值,才是简历上最重要的加分项。1. WebMCP — 让网站主动告诉 AI 该怎么操作AI 操作浏览器的方案一直靠"猜"——截图识别、DOM 解析,错误率 15-30%。WebMCP 反过来,让网站自己声明能做什么,AI 直接调用结构化接口,准确率接近 100%。Chrome Canary 已实装。企业内部系统的 WebMCP 适配目前几乎没人做,是明确的蓝海。推荐理由:简历上写的不是"我会用某个框架",而是"我在标准刚发布时就做了企业适配&...
书海为家:#人脑vsAI# 尽管深度学习的最初灵感来源于人类的大脑,但二者的运作方式截然不同:深度学习所需要的数据量远比人脑所需要的多得多。可是一旦经过大数据训练,它在相同领域的表现将远远超过人类(尤其是在数字的量化学习,例如挑选某人最可能购买的产品,或从100万张脸中挑选最匹配的一张)——相对来说,人类在同一时间内只能把注意力放在少数几件事情上面,而深度学习算法却可以同时处理海量信息,并且发现在大量数据背后的模糊特征之间的关联,这些模糊特征不仅复杂而且微妙,人类往往无法理解,甚至可能不会注意到。 虽然深度学习拥有人类所缺乏的并行处理海量数据的“绝技”,但不具备人类在面对决策时独一无二的汲取过去的经验、使用抽象概念和常识的能力。 与人类相比,深度学习想要充分发挥作用,离不开海量的相关数据、单一领域的应用场景以及明确的目标函数,这三项缺一不可,如果缺少其中任何一项,深度学习将无用武之地。
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