职场里面没有人情，只有人情世故

周一早会，导师突然说了一句："下周全链路压测，你负责的那个服务，准备好了吗？" 我愣了一下。 说实话，那个服务我接手才一个多月。最开始只是帮忙修几个小 bug，后来导师让我试着做一次小重构，再后来，慢慢地，那个模块的日常维护就落到了我手上。 但"全链路压测"这四个字，份量完全不一样。 我点了点头，说："我先梳理一遍，明天给你同步。" 回到工位，我打开了系统的架构图，开始一个节点一个节点地捋。说不紧张是假的——这个服务在整条链路里不算最核心的，但如果它出了问题，上下游都会受影响。导师把它交给我，既是信任，也是考验。 那天下午我没写一行代...

本2硕9，简历里就写了一个点评和一个rpc，有点焦虑，hot100写过一遍感觉和没写一样，八股每天看，但是感觉有点看不下去，看一会就没劲，求骂醒目前才开始投，投了一个vivo，一个亚马逊，一个腾讯

简历如下，也是改了不下十版了三月初开始投递，到现在感觉投递了有个1500家了（实习，全职）面了10家左右的样子（都是线上的，线下的我一律当做刷kpi没接，现在感觉线上线下都是刷KPI的），笔试倒是做了不少，收到了两份实习offer都拒绝了（一个140/天+外地，一个120/天本地初创）最近也不知道投啥了，想着春招实习两手抓，但是投递的很多岗位有要求1-3年经验，投出去也是石沉大海杳无音信，偶尔有几个回复，然后就是笔试面试，再无后续慢慢的也有点蕉绿起来了😭😭还有课设，论文乱七八糟的当时还选择了考研，找学长问考研经验，学长第一句话就是不建议考研，当时还不以为然，现在想想……

1. 为什么选择这个方法？是否尝试过其他 Baseline？效果对比如何？ 回答范例与解析（以选择 SAC 算法为例）： 在我的机械臂抓取项目中，我最终选择了**柔性动作评价（Soft Actor-Critic, SAC）**算法。   尝试过的 Baseline：  DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)：由于是确定性策略，在具身连续控制中探索能力极差，极易陷入局部最优。 PPO (Proximal Policy Optimization)：虽然稳定，但作为 On-policy 算法，样本效率（Sample Efficiency）太低，在真实机械臂...