本硕双9,没有实习能进大厂吗？

武大遥感硕士研二在读。主要做的cv方向。有一篇论文，没有实习。只学过c++和python，想问一下现在转码还来的及吗？以及不转码如果从事遥感行业，又有什么好的就业方向呢

今天老师整理了大模型入门的几个学习步骤、目标和需要掌握的基础知识，供初学者快速掌握基本路径。1️⃣前置知识： Python 基础、 Linux 基础🌟学习内容1.熟练掌握 Python 语言，熟悉常用的Python 库和工具，如 NumPy 、 Pandas 、  Scikit - learn 、 PyTorch 等。2.具备 NLP 相关的基础知识，包括文本预处理、分词、词性标注等。3.对大模型有一定了解，包括Transformer 模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等。2️⃣Step1:NLP相关基础知识🌟学习内容1.了解文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等基础知识。2.掌握机器学习中的数据预处理、特征提取、分类、回归等基础算法，并了解其在 NLP 领域的应用。3.了解大规模 NLP 任务中的常用技术和方法，如深度学习中的 Transformer 模型、 BERT 、 GPT 等。3️⃣Step2:GPT API 调用及 Prompt 设计🌟学习内容了解 GPT API 的调用方式和基本操作，熟悉 Prompt 设计技巧和要点，能够结合自己的任务调用 API 实现对应的任务代码。4️⃣Step3:模型微调（ Fine - tuning )🌟学习内容了解常见的微调模型的基本流程和原理，熟悉数据集的构造、训练、评估等过程，能够独立构建 QA 对，在服务器上对模型进行微调。5️⃣Step4: RAG （外挂数据库）🌟学习内容RAG 作为目前最火的一个 LLM 落地方向，可以结合私有数据（表格、 word 、 txt 、 pdf 、数据库皆可）实现本地问答，且训练成本较低，可以快速实现效果。✴️有需要提升面试能力和辅导项目的同学可以后台联系我～

Bg双非本港五硕，本科软工硕数分，26届毕业。想请问大佬们，目标大厂or中厂，今年秋招走java后端还是大模型岗好？本科是想着走后端的，毕竟后端还是岗多，相对好进。而且我也知道自己这个学历是不敢高攀大模型啊、算法岗一类的。但是港硕读了ds，发现课程内容和项目基本都是深度学习相关，一些小组项目和llm直接相关，感觉拿来包装包装，写在简历上大模型岗的要求相关性很高。现在很纠结，请大佬们指点。想知道自己这个学历能不能够到大模型岗？亦或是没必要？不行的话就老实准备后端了。

如题，本人现在研二，无实习无项目，本科读的能源，研究生跨考到了自动化，目前在学JAVA，从今年的三月份开始学习JAVA（听往届学长说这个时间点左右开始到秋招时间是合适的），目前截止到现在看完了黑马JAVA课程的基础，JavaSE，以及MySQL部分，学习到现在稍有吃力，感觉只能跟上视频里讲的demo。很多东西不太能理解，遇到类似的只能照着案例敲，稍微综合一点的完全找不到入手的思路。以上是我目前的状况，我现在的目标不是实习（因为深知自己能力不够卷不过）而是秋招，想要找到一份还算不错的工作，就算不是大厂也能接受，国企，中小企业也是可以的（不是那种工资五千干5W的死命压榨的这种公司），因为打算先入行积攒经验和技术等着跳槽或者转其他适合自己的岗位。我经常在想现在学的这么吃力是不是自己脑子不太好，好像自己除了做题，其他什么都做的一塌糊涂，我很多朋友羡慕的学历，但是我自己经常嘲弄自己除了试卷上的几道题什么都不会，也没有一个清晰的职业规划，就连跨考都是脑子一热就上了，现在课题课题不行，找工作要用的技术也不行，焦虑，行动起来也像只无头苍蝇。有时候在想去个学历厂算了，起码也算是真的用上了自己唯一的优势。亲爱的陌生人，也感谢你阅读了我这么多焦虑的碎碎念，我也想求助一下这里的佬们，针对我目前的学习困境能否给一点好的建议？如果真技术不过硬的话，在秋招找工作的时候应该将目标放到哪些企业和岗位？