初创公司有必要去实习吗

1.mg 敏感词消息丢失，重复写入2.mg 延迟消息底层原理 还有别的方式实现吗3.线程池批量入库，遇到过大事务问题吗，怎么解决4.批量写入的量级，批量写入细节，不是真正意义的批量入库?5.线程池参数的设置6.系统吞吐量，aps7.websocket如何保持长连接8.根据什么进行分库分表的?往年的数据不用了吗，跨年搜索怎么解决的，怎么9.规则引擎怎么实现的动态更新?怎么实现配置的动态更新，怎么用动态代理通知的配置更新10.讲-下seata，讲一下两阶段提交，会发生死锁吗，了解过其他全局事务中间件吗11.讲-下mysql索引，了解过间隙锁吗，什么是幻读，有哪些隔离级别，为什么现在更多企业用读已提交，forupdate算法:ongest pathin matrix

小骑手是如何在暑期实习里面，以双非学历横向竞争过组内几位92的实习生，杀出重围成功拿到阿里offer的？上篇篇幅有限所有另开一帖详细分享一下小骑手的实习转正述职文档和答辩心得。因为需要转正答辩，小骑手在阿里最大的收获其实是学会了如何述职如何写产出。对于实习，不干活只思考都比只思考不干活要好！实习期间每个人都会有自己1v1的师兄带着熟悉，安排的需求也都是以一个模块作为切入点深入后进行展开的，师兄与ld其实都素不相识，不会偏袒某个人，给他安排更有挑战的活或者产出多的活，所以每个实习生实际上干的活并不会相差太多，没有那么CRUD但也不会太过复杂。那么在有限的需求里，转正答辩文档要怎么去构建和丰富？小...

2025年12月23日，北京的冬天寒风刺骨，圣诞节的彩灯已沿街亮起。大三学生小明裹紧外套，匆匆走过图书馆门前——那里贴满了寒假实习招募海报。一个月后，寒假就要开始，他下定决心：这个假期，必须找到一份AI相关的实习。他知道自己起点平凡：计算机专业，但没拿过竞赛奖，没进过实验室，只有几个在宿舍里自学完成的小项目。同班的“大神”们早已手握暑期大厂offer，而他，连一份像样的简历都还没准备好。但小明也听学长说过，寒假其实是条“隐蔽的快车道”：企业年终盘点后，新项目上马，正是需要短期帮手的时候。门槛往往更低，竞争也更少。这可能是他踏入AI行业最近的一次机会。一、起点：在信息洪流中打捞机会十二月底，小明坐在电脑前，第一次认真刷起了招聘软件。BOSS直聘、实习僧、LinkedIn……屏幕上岗位层出不穷：腾讯招算法助理，小米缺数据标注，连一些初创公司都在找AI产品实习生。他看得眼花缭乱，却也逐渐清晰——原来AI的世界里，不只“算法工程师”一条路。他想起学长曾随口提过：“先想清楚自己能做什么，再去看市场要什么。”那个晚上，小明拿出一张白纸，认真写下了自己的情况：会Python，懂一点TensorFlow，数学基础还行，但没真正跟过项目，也没接触过工业级数据。划掉那些要求“顶会论文”或“实验室经历”的岗位后，剩下的选项依然不少。他忽然觉得，这条路也许并没有想象中那么窄。二、第一次尝试：石沉大海的十份简历小明用Word模板做了第一版简历，老老实实列出专业课和成绩，附上两个课程项目描述。点击发送时，他心中还有些许期待。然而一周过去，投出的十份简历，只有两家回复，且都是婉拒。“问题出在哪儿？”他重新打开那些招聘描述，逐字对比自己的简历，渐渐看出了端倪。对方要的是“处理过真实数据问题”，他写的是“完成课程实验”；对方强调“模型优化经验”，他只写了“调参”。原来，简历不是清单，而是“说明书”——得告诉别人你能解决什么具体问题。三、转折：一份被重构的简历在一位已入职字节跳动的学长指点下，小明开始重写简历。“别只说‘我做过什么’，”学长说，“要说‘我解决了什么，带来了什么改变’。”小明盯着自己那个图像分类小项目，第一次尝试用不同的语言描述它：· 从前：“使用CNN实现猫狗图片分类”· 现在：“针对小型数据集噪声较多的问题，通过数据增强与梯度裁剪优化训练过程，使模型准确率从82%提升至94%”他还学会了从招聘描述中提取关键词——那些“深度学习”、“模型部署”、“A/B测试”之类的术语，并自然地编织进自己的经历中。泡泡小程序AiCV简历王改的简历修改后的简历依旧只有一页，却仿佛有了不同的重量。四、策略：不只是海投再次投入申请时，小明调整了方法。他建了一个简单的表格，记录每家公司的投递状态、岗位要求和跟进时间。每天固定投出五到八份，不再盲目撒网。一次偶然的机会，他在一个AI技术群里看到有人提起某公司的内部推荐机会。小明鼓起勇气加了对方好友，简短说明自己的情况和意愿。三天后，他收到了那家公司的面试邀请——这是他第一次获得大厂的面试机会。“很多机会藏在对话里，而不只是招聘页面上。”他后来在日记里写道。五、面试：从磕绊到流畅小明的第一次面试并不顺利。面对摄像头，他原本准备好的说辞突然变得生硬。面试官问起项目中遇到的挑战，他卡顿了十几秒，才勉强组织出回答。那晚，他给自己录了模拟面试视频。回放时，他看到了自己飘忽的眼神和过多的“然后……”。他开始有意识地练习用更结构化的方式表达：“我遇到的主要挑战是数据不均衡，这导致模型偏向多数类。我尝试了过采样和损失函数加权两种方法，最终使少数类识别率提升了12%。”几次练习后，陈述变得清晰自然起来。他也逐渐明白，面试不仅是展示技术，更是展示思考和解决问题的能力。六、意外与突破最意想不到的机会，出现在一次小组面试中。当时面试官抛出一个开放问题：“如何设计一个帮助老年人使用智能手机的AI功能？”其他候选人纷纷提出语音助手、图像识别等方案。小明却想起自己教外婆用微信的经历，提出了一个更简单的想法：“也许可以做一个‘操作回溯’功能，当老人不知如何回到上一步时，AI可以自动演示刚才的操作路径。”面试官眼睛亮了一下。这个不那么“高科技”、却从真实场景出发的想法，反而让小明脱颖而出。后来他才知道，那家公司正在开发适老化产品，他的观察恰恰切中了团队的需求。七、选择：在三个机会之间一月中旬，小明陆续收到了三份offer：腾讯的AI助理岗位、小米的数据实习，以及一家金融科技公司的算法实习。每个机会都有吸引力。腾讯平台大、资源多；小米的项目更聚焦；而那家金融科技公司给的课题则格外新颖。他再次拿出纸笔，列出每个选项的长期价值、学习曲线和自己的兴趣所在。最终，他选择了腾讯——不是因为名头最响，而是因为那个部门的业务与他最想探索的计算机视觉方向最为契合。“有时候，最适合的比最光鲜的更重要。”他在给学弟的信息中这样写道。八、寒假开始：从实验室到真实战场一月底，小明正式入职。第一个任务远没有想象中炫酷：清洗一批带有错误标签的图像数据。他花了三天时间写脚本、核对、修正，枯燥却必要。第二周，他开始参与一个模型优化项目。第一次看到工业级别的代码库时，他几乎有些晕眩——与他之前写过的脚本完全不同，这里有完整的测试、文档和协作流程。但也是在这里，他真正理解了什么叫“工程化”，什么叫“可扩展”。那些曾经在教科书上读到的概念，突然有了具体的形状。后记：桥梁与起点寒假结束前，小明所在的团队完成了一个内部工具的升级。在项目总结会上，组长特别提到了他提出的一个优化建议——那来自他之前处理自己小项目时的经验。“无论多小的经验，只要认真对待过，都可能在某一天派上用场。”他在实习总结中写道。回校那天，北京的风依旧寒冷，但小明觉得步伐轻快了许多。这份为期一个多月的实习，没有让他立刻变成AI专家，却实实在在地在他与这个行业之间，搭起了一座结实的桥梁。他知道，前面还有很长的路要走。但至少现在，他知道了路的方向，也拥有了继续前行的底气。

来了一周了，就干过一点杂活，剩下时间都是自学，有时候感觉自己挺闲的😢，这段时间我看组长都忙飞了，不太好打扰他，我想着过段时间主动出击找组长来点活干。这种情况是正常的吗？是不是实习生很难参与什么重要业务，还是说是我待的时间太短了？