老牌计算机正宗果然只有0和1嘛，这也许就是图灵老祖的诅咒嘛

在可见的未来，AI 不会完全“取代”你的工作，但它会极大地“重塑”你的工作方式。1. 哪些部分会被 AI “吃掉”？凡是高重复性、逻辑单一的低熵值工作，正在迅速被 AI 蚕食。基础代码编写 ，比如写一个标准的 DataLoader，搭建一个基础的 ResNet/UNet 框架，或者写一段数据预处理脚本。这些工作以前可能要花你半天，现在 AI 几秒钟就能生成。你以前可能需要花几小时通读一篇论文才能抓住核心，现在 AI 可以帮你快速提炼摘要、解释公式含义。常见的环境配置错误、维度不匹配（Shape mismatch）等问题，AI 几乎能秒解。这部分工作本质上只是信息的搬运与初级加工，AI 确实做得...

抛开那些所谓的“大厂光环”和“核心赛道”不谈，我真正的梦中情司其实很简单，无非就是把“钱多事少”贯彻到底。在这个赛博许愿池里，我真心祈祷能拥有一份朝九晚五的安稳，双休是雷打不动的底线，从来不知加班为何物，更没有那些让人半夜惊醒的绩效考核和KPI压力。我希望工资卡里的数字能轻松撑起我的诗和远方，年假多到需要做攻略去消磨，公司的Outing不是换个地方换种形式的军训，而是真真切切的环球旅行。我不求改变世界，只求在这个疯狂内卷的时代里，能拥有一方没有压力的天地，这种神仙日子，哪怕是让我探大财起大厝驶豪车娶水某我也愿意，求求了把这样的神仙Offer狠狠砸向我吧！

校招时有一种很普遍的焦虑：“没有大厂实习经历，是不是就废了？”但在实际的秋招战场上，大家总能看到一些“异类”：简历上没有任何实习大厂的Logo，甚至连中小厂的实习都没有，却依然能拿下头部大厂的SP甚至SSP。这并不是玄学，也不是幸存者偏差，这背后的核心逻辑其实是“核心竞争力的等价置换”。HR和面试官本质上是在估算你的“未来产出能力”，而实习经历只是证明这种能力的凭证之一，并非唯一。一、 学术能力的“降维打击”对于算法岗而言，“顶级实验室经历” > “普通大厂打杂实习”。很多零实习的大佬，其实是在学校里把实验室当成了公司。 手握一篇CVPR/ICCV/AAAI/这些顶级paper，其含金量...

我的第一份实习是在新能源电池厂，做电池表面缺陷检测，偏向工业缺陷检测类，不过还是基于cv的。薪资的话是320每天，当时主要是导师介绍的，所以稀里糊涂就去干了。业务场景 主要是针对电池生产线上的缺陷（划痕、凹坑、异物）进行自动化检测。这里不追求学术界的SOTA刷榜，更看重高召回、低误报和推理速度。可能难点就是负样本的数量不多，有时候一些比较稀奇的缺陷确实很难检测。算法最终要上工控机，对模型大小和延时极其敏感，剪枝、量化是家常便饭。可能就是戴着脚铐起舞。

最近复盘实习经历，越来越觉得：决定一份实习含金量的，从来不是你活干得有多快，而是你从Leader和Mentor身上“压榨”出了多少认知。很多同学（包括刚开始的我）都容易陷入一种“学生思维”：被动地等着分配任务，做完交差，不敢多问，生怕打扰领导。殊不知，高产出的核心在于“高频互动”与“深度对齐”。关于如何围绕Leader和Mentor做更有价值的产出，分享几点我的心得：1. 对Mentor：从“问怎么做”进阶到“问为什么”Mentor通常是手把手带你的师兄师姐，是你的引入人。 低效沟通： 遇到卡点直接问“这个怎么弄？”，mentor教你做完，你就丢群里不管了。 高产出策略：主动发起同步： 如果在...

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...

上班累了就该躺平？搞爱好太耗精力？但我的体验恰恰相反：正是因为坚持了爱好，我才没有被工作耗干。分享我的回血三件套：健身（物理重启）：把白天积攒的怨气随着汗水排出去，甚至能对抗久坐的腰酸背痛。读书（精神避难）：在文字里，我不是那个被mentor催进度的小牛马，我只是一个安静的读者。笛子（灵魂确认）：周末的时候玩一会，哪怕是几段旋律，也能暂寄于此。爱好不是任务，而是你的精神支柱，大家不要让度这最后的领地。

收到了很多祝贺，但我却怎么也笑不出来。工作初定，意味着我人生接下来的两三年——甚至更久，已经被预订出去了。以前的迷茫，是因为无路可走；现在的迷茫，是因为道路全然既定。看着手里的Offer，深夜里我总忍不住问自己：这就是我想要的吗？难道只剩下早十晚七的打卡，和为了KPI奔波的疲惫？那个曾经发誓要环游世界、想安安静静写写东西、想在没人的地方吹吹笛子的自己，是不是从这一刻起，就要被永久封印在职场人的面具底下了？这大概就是成长的代价。我们用自由换取了稳定，用“无限可能”换取了“绝对确定”。而在这种巨大的确定性面前，我没有狂喜，只觉得惶恐。

现在的实习薪资参差实在是太大了。有人日薪600+还在纠结要不要去，也有人对着日薪100的岗位问能不能学到东西。作为一个过来人，结合身边一圈同学的真实情况（坐标一二线，技术岗为主），聊聊我对正常实习薪资的分档体感。先定义一下计算公式：综合日薪 = 每日Base + 房补 + 餐补 + 其他福利（很多时候房补和餐补才是拉开差距的关键！）💰 第一档：日薪 < 150 在一二线城市，这个价位基本是不含房补的。算算现在的物价，扣掉吃饭通勤，基本等于“付费上班”。 除非就在家门口或者学校旁边，不用租房，否则真的很难坚持。这种薪资水平，公司基本就是把你当廉价劳动力，大概率是干Dirty Work（标...

2026年了，写代码还在纯手搓？ 兄弟，时代变了。当个AI 邪修是真爽啊！ 这不仅仅是写代码，这是一套完整的自动化流水线。拥有一支AI 军团：既有负责搬砖的马仔，也有负责管事的管家。1️⃣ Copilot：肌肉记忆自动补全的 T0 选手。它不像是在帮你思考，更像是你的潜意识。当我写下 // 计算信噪比，它已经把公式代码灰显出来了。最佳场景： 写那些繁琐、重复、样板式的代码（比如写一大堆 get/set，或者写 C++ 的重载函数）。2️⃣ Cursor：神级IDE 能听懂人话的编辑器（VS Code 的完美进化体）：真正的黑科技。“重构这个模块，把单线程改成多线程，顺便更新所有接口。”它会自动...

先说结论：AI 让懒惰的人更浅薄（沦为 Prompt 工程师），让勤奋的人更深刻（进化为系统架构师）。今年AI的井喷式发展，尤其是Claude，Gemini这些里程碑式模型的出现，对我这种需要coding 的人影响是非常大的：以前写代码，把手放在键盘上，脑子先转几圈；现在写代码，把手放在 Tab 键上，等着 AI 给我补全，或者把需求给AI直接化身无情的“CV工程师”。AI 确实让效率起飞了，但夜深人静的时候，我偶尔会心虚：如果拔掉网线，我是否已经变成了一个空壳？1.肌肉记忆正在消失 这一点开发同学应该极有共鸣。曾经的代码全是自己一个个字符敲出来的，常用的模块早已形成了肌肉记忆，闭着眼都能敲出...

今年，我的世界太拥挤，也太逼仄。困在实验室的方寸之间，情绪随着论文的进度条起起伏伏。我想去东北，去触摸真正的辽阔。去长白山的林海，去漠河的极夜，去那些被纯白覆盖的边疆。我想在零下30度的凛冽里大口呼吸，在坚冰覆盖的江面上听听风的声音。找一间不知名的民宿，把时间关在门外。窗外是严寒，屋里是火炕。不用时刻在线，不用回复收到。耳边不再是键盘的敲击声，而是炉火劈啪作响，和锅里酸菜翻滚的笃笃声。我渴望这场大雪，把这纷乱的人间洗得干干净净。待到雪化成水，春风吹来，我也该去把自己找回来了

很多同学按“时间顺序”写简历，把最近做的（往往是还没做完的毕设）放在第一个，或者把课程大作业放在第一个。大错特错！简历的第一个项目必须是面向这个岗位的王炸。它决定了面试官是问你底层原理还是问你平时有什么爱好。今天聊聊简历里的头牌项目该怎么打造。1️⃣ 选哪个项目做头牌？(Selection)原则：相关性 > 完整度> 技术如果你投算法岗 ：必须放那个你啃过论文、改过模型结构、有指标提升的项目。 证明你有科研能力和 SOTA 复现能力。如果你投后端/工程岗 (C++/Java)：必须放那个涉及到“高并发、多线程、性能优化”的项目，哪怕这个项目只是个大作业，但如果你在里面用了线程池、环...