中电38所VS43所

有一次我对 AI 提了一个离谱到自己都觉得好笑的 Java 需求：“帮我写一个程序，自动找出所有内存泄漏、生成修复补丁，并直接提交到 Git。”这需求看起来像“自动化神器”，但本质是想让 AI 变成一个会理解业务、会分析代码、会操作版本库的全能工程师。更离谱的是我还加了一句：“顺便统一项目所有日志格式、处理所有异常，并回滚到上一版本。”AI 当然给了我一套很完整的方案，但我知道真正落地会非常复杂，也很可能把项目搞崩。后来我才明白，离谱的需求可以问，但别指望 AI 代替工程师做所有决定。

记录第一次面试吧，百度的后端岗位。只有面试才知道自己会不会，我基础还是太差了，导致面试官觉得已经没有问的必要了，25分钟就给了我些个人的建议就结束了。前两天还在因为有百度的面试而沾沾自喜，然后也兴冲冲的去复习一下八股，但结果...😭平时看八股以为自己会了，结果面试没能好好的讲出来，就算能讲的也只是表面，怎么用的层面，底层还是毛也不会。唉，先沉淀吧，把数据结构，数据库重点的系统学一遍，有没有大佬推荐一些学习资料呀😭也要把计网和操作系统系统学一遍，要拿出备战高考的学习状态去学习这些八股，争取达到 假如有考试也要能考出80分的那种掌握程度才行，把底层吃透，一定要能口述出来。再沉淀两个月吧，两个月之后再战百度😤😤😤😠😠😠一起加油朋友们！

简历上就写了一个项目会不会太少，考虑再加一个管理系统or低代码demo？想在一月份前找到一个实习，不知道可不可行，求牛爷爷们指教

昨天刷X的时候,突然发现xAI把整个For You推荐算法开源了。说实话,我当时就愣住了。要知道,推荐算法这东西,对社交平台来说就是命根子。抖音的推荐算法、小红书的推荐逻辑,哪个不是藏着掖着当核心机密?结果马斯克直接把代码扔GitHub上,7000多个star,就这么大大方方让你看。这背后到底藏着什么秘密?一个让我震惊的发现我花了整整几个晚上扒完这套代码,发现了一个颠覆认知的事实:X的推荐系统里,几乎没有人工规则。什么意思?传统的推荐系统,工程师会设计几百上千条规则。比如用户点赞过科技类内容,就多推科技,或者转发率高的内容加权。这些都是人脑想出来的逻辑。但X的算法完全不是这么玩的。他们用的是G...