真实感受是：苦的点不一样。北漂苦在天气和距离。冬天零下十几度等公交，鼻涕都冻出来。回家一趟高铁要6小时，过年抢票能把人逼疯。但北京互联网机会是真的多，大厂扎堆，跳槽不用换城市。沪漂苦在生活成本和排外感。同样的工资在上海租的房比北京小一圈，地铁挤到怀疑人生。而且上海人说方言时你真的插不上话，有种隐形的距离感。但气候确实舒服，不用忍受北方的干燥和雾霾。我个人感觉北漂更苦点。因为北京的苦是物理性的——冷、远、干。上海的苦是心理性的——贵、挤、疏离。前者咬咬牙能扛，后者会慢慢消耗你。但说到底，漂哪儿都苦。关键是这个苦值不值。如果能学到东西、攒到钱、看到未来，那苦也就苦了。怕的是苦了半天还在原地踏步，那...

目前就看了几家头部大厂。Tx挂了2次，后续没有继续复活了美团完成笔试，现在在筛选中蚂蚁已经感谢信，估计是岗位不匹配吧，我用go投了java淘天直接拜拜雷火被笔试难度劝退，不愿尝试哔哩哔哩没有合适的岗位，外加最近裁员传闻滴滴约面多多简历秒挂柠檬微趣挂虾皮挂我的春招如履薄冰，你说我能走到对岸吗。。。

大四上学期在某厂实习了三个月，说说真实感受吧。进去之前幻想的是参与核心项目、接触前沿技术。实际上每天就是写一些边角需求，改改前人的代码，开不完的会。mentor人挺好但也很忙，大部分时间还是自己摸索。最大的感触是：大厂没有想象中那么光鲜。工位很挤，实习生能接触到的东西真的有限，很多核心代码权限都没有。现在春招我反而没那么执着大厂了，更看重具体做什么、团队氛围怎么样。实习过一次之后你就会发现，公司名字真的只是个壳子，每天干的活才是实实在在的。

1. 为什么选择这个方法？是否尝试过其他 Baseline？效果对比如何？ 回答范例与解析（以选择 SAC 算法为例）： 在我的机械臂抓取项目中，我最终选择了**柔性动作评价（Soft Actor-Critic, SAC）**算法。   尝试过的 Baseline：  DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)：由于是确定性策略，在具身连续控制中探索能力极差，极易陷入局部最优。 PPO (Proximal Policy Optimization)：虽然稳定，但作为 On-policy 算法，样本效率（Sample Efficiency）太低，在真实机械臂...