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...

总时长35分钟，无手撕，感觉遇到KPI面了，唉35分钟一直在问实习，八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap，什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕，说一面撕过了，业务是应用宝游戏商城，后面过了还有一面技术面，问面试表现，说挺顺的，可以再关注一下运维数据，然后问转go有难度嘛，就结束了

大家好，我是程序员鱼皮。 每年求职季，我都会分享一些求职攻略。这些年我帮大家修改过几千份简历，之前写的 《保姆级写简历指南》 也帮了不少同学拿到面试机会。所以在写简历这件事上，我还是比较有发言权的。  不过随着 AI 的发展，程序员的简历写法也必须要更新了！ 如今的招聘市场，会 AI 已经不是加分项，而是 筛选条件。随便翻翻现在大厂的 JD，很多都明确写着：熟悉 AI 大模型开发优先、有 AI 编程经验优先。 如果你的简历上还是清一色的 CRUD 项目，连一个 AI 相关的关键词都没有，那大概率第一轮筛选就被刷掉了。 而且 AI 时代对程序员的能力边界有了很大的扩展。以前我们说 “全栈”，可能...