算法新手怎么刷

读本科的时候，主动获得信息的渠道极少，“参加哪些比赛可以加学分”“哪些比赛可以为简历加分”这些关键性信息掌握在和老师关系较好的同学手里。以下为我整理的计算机专业大学生的有含金量的信息类竞赛，比赛名次会比刷绩点更有用。✔️ ACM国际大学生程序设计竞赛（ICPC）是由美国计算机协会（ACM）主办。三人一组在5个小时内完成8-10道编程题，涉及数据结构，人工智能，计算机图形学，离散数学，线性代数等各个方面。报名时间在每年的上半年，只接受以学校为单位的报名，可让校方帮忙报名。入门：《算法竞赛入门经典》、《挑战程序设计竞赛》✔️ KaggleKaggle是全球最知名的数据竞赛平台之一，竞赛含金量非常高。自行参赛，全年都有。入门：参赛者代码会共享，新手友好。✔️ 企业商赛例如阿里天池大数据竞赛，科大讯飞AI开发者大赛，华为开发者大赛、现代汽车研发中心急速编程赛，报名时间从官网获取，对于入职举办竞赛的公司有加成。✔️ 蓝桥杯蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛。含金量，难度，受认可程度不如ACM。但是获奖会有学分加分，对奖学金评定，保研考研都有加成。报名时间在每年年初，首先参加校赛，通过才能进入省赛, 最后参加国赛。入门：蓝桥云课✔️ 大创大学生创新创业训练计划项目。由学院组织，不仅可以加学分，还有机会发表论文、申请专利。大创项目修改后还可以参加其他比赛。如挑战杯、互联网+。报名时间在每年的4月份，需要自行组队联系指导老师。✔️ 挑战杯中国的“挑战杯”竞赛分为大挑和小挑，每年轮流举办。"大挑"的参赛作品通常是论文、发明，侧重作品的科学性、创新性和实用性。"小挑"通常是创业计划书，包括商业模式、市场策略、财务规划等。侧重于商业可行性、市场前景。报名时间通常在年前，分校赛省赛国赛。✔️ 互联网+中国“互联网+”大学生创新创业大赛。与大创的性质较为接近，但侧重点不同。互联网+更加侧重互联网领域的项目创新，难度要高于大创。报名时间通常在每年4月份，分校赛省赛国赛。

非电本，两个月上岸电网市局！经验贴！1.关于考纲：南网信息通信类包括60%专业部分：计算机专业课（计算机组成原理，计算机网络，数据结构，操作系统，数据库系统）和通信专业课（通信原理，通信网，光纤通信）以及今年新增考点（数字化新技术）。40%综合部分：行测加企业文化。2.关于网申：每年有秋招和春招两批，会在官网发布正式公告和报名渠道。个人简历除了基本的学历信息，奖学金、生源地、英语和计算机等级算加分项。如果以上所列都没有，社团和学生干部经历可以写上去（我只有英语四级和社团干部经历，面试问到相关经历）。报名前一定要严格确定所报岗位有自己的专业名称，我有朋友因为所报岗位专业不对口，211计算机本科报...

读研三年，本人发表了多篇AI方向的高水平论文，斩获多个竞赛国奖，最终荣获研究生国家奖学金。这些听起来“高光”的标签，本应是含金量十足的背书。但真正走上求职路时才发现，它们的实际效力远不如一段实习。企业HR不会细看你在某个期刊或者会议上发表了什么（除了算法岗），只会问你有没有实战经验、做过哪些项目、能不能立马上手。而对于大多数研究生而言，项目经验局限于实验室，远离真实业务环境——导师不允许出去实习，甚至为了保证论文产出，会明确禁止其参与实习，直至毕业前夕（女友的课题组，人均发表五篇学术论文，其中2篇Top，1篇三区，1篇北核，1篇EI会议，同时软著和专利也不计其数，可依旧被导师PUA“这些成果还不够，不再多发一些，怎么和外面那些92的同学竞争”。可实际上，方向小众没有落地价值，研三下仍然还在为导师写本子发专利，最终在就业求职中饮恨，两位同门在春招五月才找到一份月薪仅6k民办本科的工作…，至今该课题组就业率依然不足30％）。这是当前很多研究生面临的共性困境：导师看重的是你的科研产出，企业看重的是你的实战经验。学生夹在中间，谁都得罪不起，但谁都讨好不完。读研的我们，明明在领域里努力钻研，却在求职时输给了一个实习经历；我们被论文Deadline追着跑，却换不来一个简历中的项目经历。或许在未来，高校的培养机制能更灵活些，导师的要求能更尊重学生的多元选择，而不是一味压榨“科研成果”。学术和就业，确实不应该是对立的选项。很多同学不是不努力，只是被迫努力的方向，似乎总要对抗现实。

各位牛友，AI浪潮席卷而来！无论你是：  技术岗求职者： 算法、后端、前端、测试... 大模型相关岗位面试必问基础概念！ 产品/运营/数据分析师： 需要理解大模型能力边界，用好AI工具，与RD高效沟通！ 技术Leader/架构师： 选型、评估、部署大模型，基础概念是决策基石！ 对AI感兴趣的学习者： 想入门LLM领域，打好基础是关键第一步！  题库核心亮点 1. 全覆盖大模型知识图谱  架构基础：Transformer、Self-Attention、多头注意力机制 训练优化：预训练/SFT/RLHF三阶段、混合精度训练(FP16)、梯度消失解决方案 应用实战：RAG解决幻觉问题、LangCha...