💡 写在前面春招和暑期实习的节点越来越近了，相信很多同学和我一样，每天都在死磕算法题或者八股文。但在高强度的刷题过程中，我发现自己陷入了一个极其内耗的死循环：刷完就忘，复盘极其耗时。很多时候，前脚刚看懂了灵茶山艾府（灵神）等大佬的精妙题解，遇到同类变种题大脑又是一片空白。如果想认真做复盘笔记，不仅要在代码编辑器、网页和笔记软件之间来回切换，还要手动去调整 Markdown 里的代码高亮和 LaTeX 数学公式，半个多小时过去了还没进入核心逻辑的梳理。作为一个程序员，遇到这种机械的重复劳动，第一反应当然是：写个工具把它干掉。于是，我花了点时间开发了这款浏览器插件 CodeNote Helper...

这个简历还能找得到工作吗？😭  

27届Java实习

先给大家一个核心结论：2026年的AI行业，已经从“造模型”的上半场，进入了“用模型”的下半场。企业缺的不再是能训练大模型的算法科学家，缺的是能把AI落地到业务里、解决实际问题的人。入门AI，选对方向，比盲目努力重要100倍。下面我把当前主流的AI方向，分成技术线和非技术线两大类，逐一拆解。一、技术线方向：适合有开发基础、想深耕技术的人群1. 大模型研发/算法工程师核心门槛：极高。985/211硕士以上学历是标配，要求扎实的线性代数、概率论、统计学功底，精通Transformer架构、分布式训练框架（DeepSpeed/Megatron-LM），有预训练、SFT、RLHF的实战经验，顶会论文是...