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。

给了面的也不到十家，但基本都八股不咋会+口头表达能力很差，有点社恐，面一个挂一个。很急着找实习，不知道从何下手。。。

27届2本，ssob基本都是已读不回，只有个别小厂能约到面试，，是项目过于简单了，还是我应该再做一个项目呢。。。走过路过的大佬看一眼孩子吧，孩子真懵B了

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...