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...

腾讯面试这个状态是啥意思

四次面试终成鹅孝子 😭 

一面：感觉没问什么像是被迫来面试我的二面：被拷打完了1.这个skill是怎么测评的？（被说明做这个没有意义）需要有一定的指标，比方说之前生产图片的质量不行，人为进行标注可利用率65%，之后调用完了可利用率到达80%作用，效果非常可观；具体指标这个得根据需求来说，需求覆盖哪些风格，哪些镜头，甚至一致性的，对应出一系列的测试集，可以人工评测也可以用模型去评，重点是评测数据结果。2.最后用户的使用数据？没有评测数据，也没有用户的使用数据，那你这个东西做了和没做有什么区别？？命中率是如何提升的？3.所做的任务对于命中率的贡献是多少？4.工作有问题，对结果并不敏感，做了和没做一样。反问：公司的评测标准是...