java学习路线选择

感觉推荐算法跟开发一样 各种场景超多业务，但是增量真的有限，低的用DNN都能跑出收益，水位线高的都在卷生成式。我目前接触过一些ai搜，做一些意图识别、搜索算法也是需要训模型的，感觉是不是比纯粹的推荐算法靠谱一些呢

分享3个日常开发离不开的AI coding工具, 覆盖不同场景, 帮大家提效避坑。GitHub Copilot主力, 写Java和SpringBoot代码时适配度很高, 上次写接口逻辑, 输入注释后它能自动补全业务代码, 连异常捕获的模板都能精准匹配, 省了不少敲重复代码的时间, 美中不足是偶尔会生成冗余语句, 需要手动甄别。Cursor适合快速调试bug, 尤其是被Python脚本折磨时, 之前写数据处理脚本遇上报错, 用它的内置调试功能, 能直接定位到语法错误和依赖冲突, 还会给出修改建议, 比自己翻文档高效太多, 轻量开发用着很顺手。Claude则适合梳理代码逻辑, 复杂业务模块先跟它描述需求, 让它生成大致框架, 再在此基础上优化。但要注意别完全依赖, 核心逻辑还是要自己把控, 避免出现隐蔽问题。

本人情况，211硕士，女生，目前拿到了两个offer，一个是西安小米，n*15，一个是翔腾微电子，是个国企，有企业年金，n*15，小米的年包会比翔腾微多10，但是考虑到以后在西安发展，女生可能面临30危机，西安大一点互联网公司比较少，跳槽再去国企会不会工龄就不占优势了，所以真诚求助，听听大家的建议

同样的方法我用C++能过，但是Java一直超时，想问问大佬们有没有能过的办法