双非本科生求一条明路

说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...

从下定决心开始走Java方向开始，先开始学习Java基础、Mysql、JavaWeb、Spring全家桶、Mybatis、Redis。然后就是时不时刷刷算法、背背八股文、练习项目。在项目中继续学习比如MQ、Nacos等等

线上，面试官驻场的时候面的自我介绍实习拷打 JWT 加 Redis 双令牌机制，用户怎么授权的？Token在后台是怎么交互的？服务端怎么鉴权？（感觉面试官想引导我回答ThreadLocal，但是我没接）你说你用到了Redis，它是一个什么样的一个工具或者中间件？它主要用来解决什么问题？我就直接在应用里面用临时变量，比如Map当做Cache，它也是存在内存里面，为什么不选用这种方案？那这两种解决方案有什么优劣？数据一致性问题，讲解一下？那 Redis 有没有这个问题？怎么解决？那什么样的数据适合用缓存呢？你刚刚说了一个抢券的业务，那能不能描述一下这个业务里面哪些数据是可以用缓存来缓存的？那线程多...

最近看到很多 92 的，甚至是硕士，开始往测开赛道卷，说实话有点看不懂。先把话说清楚，大厂里的测开，绝大多数时间干的还是测试的活，只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线，真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜，基本都集中在核心提效组，而且人很少，外面进去的大概率轮不到你，我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了，以为测开也是开，和后端差不多，只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是，测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力，测开的核心是稳定性和覆盖率，前者是往上走，后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开，但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说，92 的高学历如果拿来做测开，大部分时间就是在做重复性很强的杂活，这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来，你和一个双非的，甚至本科的测开差距不会太大，但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题，是赛道问题。所谓测开简单高薪，本质上是把极少数核心测开的上限，当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开，本身就是开发水平，只是挂了个测开的名。普通人进去，99% 做的都是项目兜底型工作，而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做，但它绝对不是开发的平替，也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发，追求稳定，那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易，还能进大厂，那我劝你冷静一点，这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历，如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受，那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上，回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场，别被岗位名和话术带偏了，就算去个前端客户端也是随便占坑的，测开是一个坑位很少赛道，反而大面积学历下放，不用想也能知道会是什么结果，我想各位在JAVA那里已经看到了