双非材料本、985集成电路硕，导师让做AI加速材料计算，但组里没底蕴，想转数字IC验证或直接转码，想问问各位大佬该怎么选？我现在导师的课题组方向非常杂，模拟、数字、算法、器件都有人做，导师本人对学术细节基本不管。给我安排的方向是“利用神经网络应用在材料计算的加速上”，平时主要在弄Python、VASP和神经网络。虽然听起来是AI for Science的前沿方向，但我感觉组里完全没有这个底蕴，导师也给不出实质性指导，感觉找不到对口的工业界岗位。我目前掌握Matlab、Python和基本的C语言，有一些编程基础。现在的纠结在于：是趁着研一刚开始，赶紧自学SystemVerilog和UVM往数字I...

各位牛牛们能给我提提意见吗

投的大厂几乎全都是简历挂，我不太明白，我问了很多人他们都说简历没什么问题。可是快手挂我两遍美团、阿里大部分、拼多多、字节剪映、懂车帝、爱奇艺、百度、oppo、小米、美的、哔哩哔哩基本上都是简历挂。我想不通了，一整个三月只有腾讯和钉钉给面了。结果腾讯的两道题我没a出来，钉钉遇到kpi面，面完出来看官网果然是秒挂，我已经觉得绝望了。难道真是简历问题？

本专栏只总结最重要的八股，简历对应的 简历话术：  JVM:理解JVM底层原理,如内存结构、垃圾回收、类载机制  1.内存结构 线程共享的数据区（随JVM生，随JVM灭）：堆（存对象实例），方法区（类结构相关的数据，类信息，字段信息，方法...) 线程私有（随线程生，随线程灭）：虚拟机栈（每个方法被执行的时候同步创建栈帧，存放存储方法的参数和方法内部定义的局部变量。这里存储的是基本数据类型的值 和对象实例的引用（相当于C语言的指针）。对象实例本身存储在堆中。），本地方法栈（和虚拟机栈类似，只是执行native方法），程序计数器    执行状态 程序计数器（PC Register）的值 原因  ...