秋招offer帮选

写论文，总是比想象中难得多。选题像是在迷雾中寻找方向，文献堆积如山，让人眼花缭乱。每一次实验，每一份数据，都像是在和时间赛跑，而写出来的文字又总觉得不够精准，不够有逻辑。修改更是折磨人：导师的建议常常让你重写一大段，原本以为完成的部分又要返工。每次看到“再改改”，心里都忍不住叹气，但又明白，这正是论文精炼的过程。虽然难，但正是这种挑战，让你学会整理思路、分析问题，也让你逐渐掌握研究的方法。或许写论文真的不容易，但每一行文字、每一份数据，都是向目标前进的脚步。慢慢来，总会完成的。

1、阿里云-智能存储-大模型应用算法：n*16 + qzf(约2n)，base杭州，强度9.5-9-5。主要是针对企业网盘里数据（文档/图像/视频）等的AI应用，技术上涉及RAG/Agent/post-training等。2、字节-国际电商-平台治理：(n+4)*15 + qzf(约4n)，base上海，强度10-10-5。主要是对电商平台的假冒伪劣/违禁品做甄别过滤，技术上主要是多模态模型/Agent等。另外其实个人比较倾向WLB，可以接受钱少些但不希望特别卷。本人总体计划也是年轻在互联网干一些年，后面想往国企or编制等跳求稳定吧求大佬们给些建议，如果有了解部门情况的就更好了。谢谢大家！

使用`__slots__`能显著减少Python对象内存占用的根本原因是：A 禁止了动态属性添加B 将属性存储从哈希表改为定长数组C 启用了对象的内存共享机制D 自动应用了弱引用技术解析：在Python中，__slots__的主要作用是显式声明类实例可以拥有的属性，并阻止为每个实例创建__dict__字典来存储属性。默认情况下，Python对象将其属性存储在一个字典（哈希表）中，这提供了灵活性（可以动态添加属性）但带来了内存开销。使用__slots__后，Python不再为每个实例创建字典，而是为每个实例分配一个固定大小的数组来存储槽中声明的属性。这显著减少了内存占用，因为数组比字典的内存开销...

小红书VS快手后端日常实习offer帮选offer1：快手电商，商品比价部门，base杭州，Java后端，听知情人说快手这个部门去年这个时候招了很多实习生，年后都跑路了（不好确定信息真实性）。我也不太了解比价业务，不知道会涉及到哪些场景，对个人成长是否有帮助。offer2: 小红书AI数据引擎后端开发（应该算AI Infra方向，JD里描述：为大模型提供高效的多模态数据预处理引擎，构建高质量的AI数据迭代链路），base北京，也是Java为主，主要是工程，会涉及到一些大数据开发的技术栈，面试官给我的感觉比较靠谱，说技术深度会比较高，会考虑到实习生的成长性，不会安排dirty work。此外组内还有AI存储方向，对技术要求很高，有海量数据处理的场景，如果感兴趣的话，后续可能也有机会接触。主包个人情况：研一，28届，研二大概率没法实习了。1. 一段美团的AIOps方向的后端实习（5个月），从0到1做的运维agent（已推广内部使用），tob，技术深度一般但不是杂活，Java为主，写的接口中也会用到消息队列和缓存这些。收获：对运维相关业务，故障排查，agent开发这些方面积累了很多经验2. 一段小厂，Java，很水，业务需求，CRUD，稍微包装了一下，但从最近的面试来看，基本没人care。主包自己想法：实习目的还是为了校招能拿到一个更好的offer，不追求实习的数量，追求实习的质量。主包目前的实习都没有接触高并发的场景，感觉技术深度都比较浅。接下来的实习主包应该更看重一点技术深度还是好的业务。如果选择xhs这个AI数据引擎开发，校招时在投递大厂的核心业务部门会不会因为无相关的业务经验而比较吃亏。