实习可以去，工作的话不要停留太久

信号满格，但接收端不太灵。打开招聘软件，岗位确实多了，已读不回也多了。投出去的简历像扔进海里，偶尔泛起几个面试的涟漪，然后又归于平静。都说金三银四，可能金子还在淘洗的路上，我得再等等，再捞捞。

1. 从 R-CNN 到 Faster R-CNN 的演变R-CNN：Selective Search 提候选框，逐框CNN提特征，慢。Fast R-CNN：整图卷积 + RoI Pooling，共享特征，速度提升。Faster R-CNN：引入 RPN 生成候选框，实现端到端 two-stage 检测。2. 目标检测 two-stage 模型有哪些？典型 two-stage：Faster R-CNNMask R-CNNCascade R-CNN特点：精度高，尤其对小目标和复杂场景更稳；但速度一般慢于 one-stage。3. 说一下 NMS 的处理思想NMS（非极大值抑制）用于去重框：按置信...

兄弟们，有点迷茫，目前大一上只学了c语言和数据结构，打算大一下学java和sql，但是后面该干啥就不知道了，而且我也不知道我学习进度到底算不算慢，搞得我压力山大

招聘市场里，你会有一种强烈的割裂感：一边是1270万毕业生叠加考研考公回流大军的“千军万马过独木桥”，传统岗位卷生卷死，简历投出去如石沉大海；另一边，却是满屏的“AI急聘”、“大模型高薪”、“Agent开发”，仿佛只要沾上AI两个字，HC（Headcount）就无限敞开，年薪起步就是30W+。但这真的是机会扎堆吗？还是新一轮的盲目狂欢？打开各大招聘APP，你会发现一个诡异的现象：行政的要求里写着：“熟悉AI办公工具，能利用大模型生成周报和会议纪要。”新媒体运营的JD里要求：“精通Prompt工程，能用AI一键生成爆款文案和短视频脚本。”销售岗位都在喊：“需要懂得利用AI分析客户画像，实现智能化...