很多人对大公司有滤镜，觉得流程成熟、高手云集。但真正待过才会发现，大公司里同样是草台班子。有些人技术水平并不高，对业务理解也很浅，却能靠一纸学历混进核心岗位。代码质量一般，问题解决能力有限，更多时候是在流程里“站住位置”，而不是创造价值。项目一复杂，问题就开始暴露，只能靠少数真正能干活的人兜底。学历很重要，但它不该是免检通行证。真正让系统跑得起来的，从来不是名校背景，而是责任心、学习能力和长期积累。再大的公司，也离不开那些默默把事做对的人。

网上说实习多么多么好，其实都是假的，你们千万不能逃课出来实习啊，会被写入档案里的，尤其是后端27届学历比我高的同学😁

好焦虑 方向确定的太晚了

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...