离谱需求大揭秘家人们，今天必须来跟你们唠唠我给 AI 提过的一个超级离谱的需求，现在想起来都觉得自己当时胆子太大了！事情是这样的，之前我在做一个项目，这个项目已经维护了好长一段时间，代码那叫一个混乱，新老代码混在一起，简直就是一锅大杂烩 。项目里新的代码用的是 mybatis，加解密还比较好处理，可以通过 mybatis 的拦截器拦截来实现。但老代码就麻烦了，它是直接调用 xml 文件去执行 sql，这就意味着我得手动在 sql 执行之前对参数进行加解密。要是你遇到这种情况，你会怎么做呢？当时年少轻狂的我，做了一个现在想起来都想抽自己的决定 —— 我直接一股脑把整个项目代码扔给 AI，让它帮我...

自从9月初秋招面试告一段落，玩了一段时间后就开始继续学习，慢慢意识到vibe coding和agent能力有多么重要。于是不断反思、总结，学一些新的技术和做点项目，发现有必要去投资自己的未来，选择更好的业务平台。最后字节开出了开发的ssp，但是我应该还是选择阿里的平台了，相对于毕业的这几k，还是未来更重要。当然其实综合了字节和阿里的15、16薪以及其他待遇，可能也没差多少。做这行就真的要持续保持学习，让自己时刻保持竞争力。一开始选了这一行我就有这样的认知，并且我也乐于不断接触新知识，新技术，时刻认识到学无止境。不然的话，到时候工作了也一定会非常痛苦。也相信，凭借自己的能力，即使在哪里都能卷出来发光发热吧

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...