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RunBarry
2020-07-04 23:45
门头沟学院 Java
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2020-07-04
在牛客打卡2天,今天学习:刷题 56 道
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2025-12-30 20:51
蚌埠坦克学院 嵌入式软件开发
春招前还要不要继续实习?嵌入式方向,更适合“骑驴找马”
很多做嵌入式的同学,在春招前都会纠结一个问题:是专心准备春招,还是继续实习?结合嵌入式岗位的特点,我的结论其实很明确:可以实习,但一定要骑驴找马。一、嵌入式春招,更看“经历感”相比只刷题、背八股,嵌入式面试官更在意:你有没有真实项目经验是否接触过硬件、外设或系统能不能说清楚代码是怎么跑起来的继续实习,至少能保证你在面试时有东西可讲。二、实习是“保底线”,不是“终点站”继续实习的意义在于:简历不断档,看起来更稳定面试时有正在做的项目可讲哪怕春招不理想,也有去处兜底但要清楚:实习不是上岸,春招才是主战场。三、什么样的实习值得一边干一边投适合“骑驴找马”的实习,一般满足:能接触真实嵌入式项目技术栈对...
春招前还要继续实习吗?
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2025-12-30 15:55
中南大学 Java
6块腹肌就是给自己最好的新年礼物!
其实本身哥们本科是有腹肌的,但是自从上了研究生之后,感觉每个时间段说不上来,都很忙。研一要上课,确定研究方向,确定工作方向,研二要写小论文,找日常实习,暑期实习等等。研三要准备秋招,大论文等等。确实很忙,但是,真的忙到连锻炼的时间都没有了吗? 虽然有一段时间可能会这样,但是大部分时间可能还是为自己找的借口。没有什么其他的想法,只是感觉到不能放弃锻炼了,一定要一直保持健康,所以我秋招完之后立刻重新续了健身卡,11月初到现在12月底,也差不多两个月的时间,现在又重新回到了6块腹肌的状态,这或许是给2026年的自己最好的礼物了吧
饿魔:
所有人内裤保持干燥
2025年终总结
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2025-12-08 07:42
门头沟学院 Java
27末九简历求拷打
27届末九,由于是女生,身边人几乎没有就业导向的,自学只能跟着网课,没人指导,很迷茫。下图是我目前的简历,不知道有需要修改的地方吗?求拷打。下面是目前的学习情况:目前算法过完了一遍力扣100和代码随想录,不过不是很熟,面经看了小林coding、JavaGuide,有一些没用过的技术看得不是很明白,掌握得不是很扎实。再加上常年跟黑马网课听思路,真正自己动手写代码的时间很少,这让我一直不敢投简历,总觉得内里空虚。项目没准备好面试相关的问题,简历上相应的考点不熟。如此种种。。。看到很多很多学长学姐大佬们的面经,愈发觉得面试可怕,自己没准备好,总担心自己是不是无望后端开发了。看到牛客很多同届以及更小一届的同学都找到实习了,很希望自己也能找到实习。而自己又好像摸不到后端学习的门路,只能不断赞叹黑马虎哥写的代码真优雅!微服务架构实在巧妙!消息队列、redis、sentinel、nacos、mybatisplus等等的引入都会让我赞叹这些工具的设计者的巧思,以及包括但不限于Java语言的优雅。然而只是停留在了解的程度,并不熟练。我是很希望能够继续深入探索这些知识的,只不过有一大部分时间都花在学校课程上了。我感觉我被困住了,我一方面必须保证我能够有个不错的学业分使我能有我几乎不想选择的读研退路(还有个原因是复习不全我会焦虑考试挂科,因此我会做好全面的准备,而这一步很费时间),一方面在B站学习各种网课,一方面得考虑提升自己并不扎实的算法基础,另一方面还得准备八股面经。这让我有点苦恼,我好像没那么多时间,因为绝大部分时间都花在了复习学校科目中了。我好像处处用时间,但收效甚微。想问问各位大佬是怎么平衡时间的呢?算法、项目和八股是怎么准备的呢?有什么高效的方法吗?谢谢您们花时间阅读我的稿件!
菜菜狗🐶:
大胆投,我当时也是害怕面试,投多了发现根本约不到面🤡
投递哔哩哔哩等公司8个岗位
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2025-12-30 23:37
中南大学 Java
选择后端开发还是大模型应用开发?根本不用二选一!
我觉得这是一个伪命题,因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求(主要是大老板喜欢),但是据我观察现实情况有个很现实的结论:现阶段大部分智能体开发,核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发,所以有点发言权。究其原因,一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构,能精准捕捉业务痛点,知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求;二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”,技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环,而非高不可攀的算法研发,后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口,agent...
等闲_:
业务开发就是prompt+数据,Ai就是中间件,中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的,再底层一点就是AI infra,MLops,模型微调,推理优化之类的了,所以对于普通后端就是纯业务,没啥技术含量,除非去技术架构组或者底层一点的组,要不AI就是个API,别神话AI应用开发
聊聊我眼中的AI
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