很多实习生都有过这样的困惑：每天埋头写CRUD、改bug，看似忙忙碌碌，可实习结束回头一看，除了一份实习证明，啥硬核收获都没有。其实不是实习没价值，而是你没找对“挖干货”的方式。结合我两段实习的踩坑与总结，分享3个能快速提升产出的技巧，尤其适合技术岗同学，帮你从“打杂仔”变身“有料人”一、啃透官方文档：比自己瞎练10个小项目更有用刚实习时我总沉迷自己写小demo，觉得“动手才是王道”，直到偶然翻了公司的项目架构文档，才发现自己写的都是“小卡拉米项目”——没有复杂场景的解决方案，更没有工业级的技术考量。公司沉淀的文档（架构文档、方案文档、技术栈文档），全是前辈踩坑无数总结的实战精华。比如架构文档...

最近找了个北京实习，和爸爸说要去北京实习，租房寻求一些资金支持，结果没想到他对我说：你去什么北京？小姑娘不要跑远地方，毕了业回家找个差不多的工作就得了..... 我真没想到这是我爸能对我说的话..... 好寒心非常的寒心😭主包决定找朋友先借钱了，这个家我真的是不想回😭

从我身边的情况来看，实习和不实习差距真的很大。身边实习的基本都能去T0,T1级以上的大厂，工资起码55w。没去实习的，就只能去一些国企，小厂，工资还没有超过25w的。

你以为你只需要调调参数？实际上，你要面对的将是：生犯贪嗔痴戾疑，死受鞭笞斧灼烹（不好意思，杀批乱入了）。好了，言归正传，作为一个合格的视频算法工程师，大概的技术链路就如下图所示，其中最重要的就是视频画质算法（超分/去噪/增强），这一领域不可避免地要深度依赖深度学习。“深度学习”这个概念大家耳熟不一定能详，但如何系统地掌握它？也就是从“知其然”到“知其所以然”？ 阶段一：数学与编程基础 ( 2周左右，熟悉可跳过)万丈高楼平地起，在开始搭建神经网络之前，你需要掌握底层的语言（Python）和逻辑（数学）。不要被复杂的公式吓跑，我们以“够用”为标准。数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量微积分...