一找工作就很暴躁

首先讲为什么写这个啊，这个和大模型有什么关系，其实本质上我什么都会看看，更ai相关的，比如infra，算子，或者加速推理框架，联邦学习基本上只有前沿实验室在搞，我也在做这个，这里顺手更新一下：一、边缘计算详解：1. 核心概念：是将计算、存储和网络资源从集中式云数据中心下沉到靠近数据产生源的网络边缘。边缘节点可以是路由器、网关、基站、工业控制器、手机、汽车、智能摄像头等。与传统云计算的根本区别在于处理方式：传统云计算是“数据搬家”——所有数据都要通过网络上传到遥远的云服务器集中处理；边缘计算是“计算搬家”——大部分计算直接在数据产生的附近完成，只把必要的结果或摘要上传到云端。2. 典型架构：边缘...

没毕业的时候浑浑噩噩，也不知道找实习，看大家都开始投了我也随大流走。也没怎么想，快毕业的时候，经常刷到字节的食堂免费吃，很多人发vlog，真羡慕。而且工资高。只不过后面工作了感觉，强度也是真的大。工作一段时间又感觉蚂蚁也很好，他们出去团建什么的预算都比较高。但是忙起来也是很忙。有机会去大平台就去吧，没有就安于现状，保持当前的热情和积极的态度。

我上一次认真准备面试，已经是三年前的事了。那时候我一直觉得，只要 Java 基础还在，项目经验还在，问题就不大。毕竟那么多年后端，不至于一出来就水土不服。直到真正开始面试，我才发现一个事实：我不是技术退步了，而是市场已经换了一套考法。第一轮面试，我就意识到“不对劲”前半段问题其实很熟：Java 基础并发、JVM、数据库、中间件分布式、微服务、Spring 体系我心里还在想：还好，没脱节。但很快，问题开始变了：如果这个系统让你重新设计，你会怎么做？你当时为什么不用另一种方案？在不确定需求下，你怎么判断技术取舍？开放性场景题明显多了。没有标准答案，面试官更关心的是你的思考过程，而不是结论本身。真正...

周末下午坐在桌前，电脑同时开着论文、招聘网站、未完成的代码和朋友的聊天框，鼠标在它们之间循环点击，但整整两个小时，实际进度是零。这种迷茫不太像“缺乏目标”，更像“目标过于清晰且同时蜂鸣”。比如：知道该学机器学习，但打开教程又被“先精通数学”的提示劝退；听说某个证书对求职重要，但考到一半发现行业已转向新技能；甚至精心规划的“娱乐时间”，也会被“是否该用这小时学点新东西”的念头打断。