最近帮几个朋友改过简历，发现大家的简历普遍存在一些问题:技术栈简单罗列，不能友好的引导面试官的提问，并且体系混乱，岗位jd针对性不强项目多而杂或者是少且不精，重点不突出，没有明确的数据指标，或数据指标严重失真项目的选取过于陈旧化，仍然停留在数年前已经几乎人手一份的项目，差异性不足。针对发现的这些问题，我总结了一些针对 AI 应用开发岗的通用思路，分享给大家。一 . 整体结构怎么安排AI 应用岗介于算法和工程之间，简历结构建议：基本信息 → 教育背景→ 实习经历→项目经历 →技术栈 。项目经理往前放，原因很简单——HR 看简历平均 6 秒，先让他看到你经历过什么，有什么突出的差异化能力，建议放 ...

没想到挂了还有感谢信啊哈哈哈哈啊哈哈啊哈哈

这个它石是真的恶心，一天就给我结束了。看了一下JD，估计就是卡学历，非要985/211吐了。。。。

1. 自我介绍2. 写一个高性能模块，需要用链表时，会优先考虑 std::list 吗答案：不一定。很多人看到“频繁插入删除”就先想到 std::list，但高性能场景下不能只看时间复杂度，还得看缓存局部性、内存分配次数、节点额外开销、遍历成本。std::list 的确能做到已知位置 O(1) 插入删除，但它不是连续内存，每个节点单独分配，cache 命中率通常比较差，实际性能未必比 vector 或 deque 好。如果模块里遍历远多于插删，或者数据量大、对 cache 敏感，往往连续存储更占优势。如果确实要频繁中间插删，又担心节点分配成本，工程里还可能结合对象池、侵入式链表或者 boost...