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27届中九本，目前陆陆续续也面了很多家厂了，大厂面了字节、腾讯、虾皮还有几家中小厂，全是一面挂，只有字节进二面，二面也是秒挂了。知道自己能力很差，基本上大厂面试题只要问题不是八股文，出一些场景题或者真实情况下的一些问题就不太答得上来，我感觉大多数面试官看我项目都是学习性质的项目没有部署上线，也没有面对真实场景好像就对我的项目没啥兴趣了，项目也不太拷打，就问几个简单的八股或者直接另出一个系统设计题（比如字节、虾皮），有一家中厂问的八股啥的还让我介绍项目重点，我就介绍然后正常回答八股，他也不追问，但是莫名就是一面挂了，也想问问大家有什么星球上的项目推荐嘛。目前项目就是一个点评魔改加一个图库烂大街，昨天面的腾讯的面试官人很好，也给我指出了一些建议，希望我深耕一些技术的实际场景不要堆砌中间件还要加深计算机基础知识的学习。因为楼主不是科班的，数据结构因为学过，Hot100也刷烂了，算法只要不是很难问题应该不大，但是计算机网络操作系统完全没学过，面腾讯和虾皮的时候完全不会被拷打了，感觉这些知识也不好速成，加上最近要期末考试了，学习技术的时间也要压缩分担给课上突击一下期末。想先沉淀半个多月，度过期末再做个项目之后继续投，想问一下各位大佬有什么意见？真的有点迷茫，感觉还要学好多才能达到找实习的水平，如果一月还找不到就打算考研了，那些真实场景确实没有接触过考虑不到，但是我都没有工作经验感觉很难锻炼这方面，也想问问大家该怎么提高这种真实场景思维，谢谢各位佬。

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...