我要悔过自新 level
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石家庄铁道大学
2026
Java
IP属地:河北
世界既不黑也不白,而是一道精致的灰
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大家都知道,实习生基本上接触不到很核心的内容,都是安排做一些正职不想干的杂活,除非紧急需要人手才能接触到或者mt很看好你。大部分人的实习干的就是crud,不过我们可以看代码,根据git的提交记录去查看正职干的活,然后看会了就可以说是自己做的,最重要的是要搞清楚业务。其实这里的 “包装”,从来不是无中生有地捏造项目经验,而是把 “打杂” 的经历转化为 “有价值” 的产出—— 毕竟面试官看实习经历,不是看你做了多少琐事,而是看你从中学到了什么、解决了什么问题。比如你只是帮正职改了几个接口的参数校验,别只说 “负责接口调试”,可以包装成 “参与用户模块接口优化,完善参数校验逻辑,减少线上空指针异常率 30%”;如果只是跟着看了一次数据库索引优化,就可以梳理清楚优化思路,面试时说 “协助完成订单表慢查询优化,通过添加联合索引将查询耗时从 500ms 降至 50ms,理解了索引失效的常见场景”。那些通过 git 记录学习的核心代码逻辑,更是可以转化为自己的 “知识储备”。比如看了正职写的 Redis 缓存穿透解决方案,面试时就可以说 “研究过项目中的缓存架构设计,掌握了布隆过滤器 + 空值缓存的双层防护策略,并能独立复现实现”—— 这不是造假,而是把 “学习成果” 转化为 “能力证明”。但包装的底线是绝对不能夸大到自己无法驾驭的程度。比如你只是看了一眼分布式事务的代码,就说 “独立负责分布式事务模块开发”,面试官深问一句 Seata 的 AT 模式原理,立马就会露馅。真正聪明的包装,是 “基于事实的合理放大”:把自己做过的小事、学过的知识,和岗位需求结合起来,突出你的思考和成长。而比包装更重要的,就是那句 “搞清楚业务”。哪怕你做的只是 CRUD,只要能说清这个接口在整个业务流程里的作用、为什么要这么设计、有没有优化空间,就能让面试官眼前一亮。毕竟技术最终是为业务服务的,能理解业务的实习生,远比只会写代码的实习生更受欢迎。说到底,实习产出的 “真实” 和 “包装” 并不矛盾。真实是基础,包装是让你的价值被看见的手段 —— 毕竟在求职的赛道上,你不仅要做得好,更要会说清楚自己做得好。
你的实习产出是真实的还是...
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拼多多的笔试题我印象中是没有选择的,直接就是算法题。算法题涉及到了很多算法,但感觉高频的就是贪心和动态规划,主要面试官对数据范围别出心裁,这样设计下肯定会爆int,需要处理大数据的情况。现在还记得当时的一道动态规划题,题干看起来平平无奇,就是一道典型的序列匹配问题,可一看数据范围直接傻眼 —— 测试用例的输入规模直接拉到了 10的5次方级别,常规的 O(n的平方)解法连样例都跑不通,必须要优化到 O(nlogn)才能勉强通过。更坑的是,题目里的数值计算涉及大量累加,数据范围直接突破了 32 位整数的上限,稍不注意就会溢出,被迫全程用 long 甚至 BigInteger 来处理,无形中又增加了代码的复杂度和调试难度。另一道贪心题更是让人头大,题干描述得十分隐晦,没有直接给出贪心策略的提示,需要先把业务场景转化为数学模型,再推导最优子结构。最绝的是,普通的贪心思路只能过 60% 的用例,剩下的 40% 全是边界陷阱,比如需要结合优先级队列做二次优化,或者在贪心选择中加入回溯判断,稍不留神就会掉进坑里。整场笔试下来,没有一道题是 “裸题”,每道题都在基础算法上叠加了数据规模和边界条件的考验。和其他公司不同,拼多多的笔试不考基础语法,不考八股知识,就是纯纯的算法硬实力较量,不仅要会算法思路,还要懂代码优化、数据溢出处理、时间复杂度把控,对选手的综合能力要求极高。最后交卷的时候,三道题只勉强 AC 了一道半,剩下的一道题卡在了最后一个测试用例,就是因为没考虑到大数据下的内存占用问题。现在回想起来,拼多多的笔试不是难在算法本身,而是难在对细节的极致把控和对选手抗压能力的考验,堪称是我做过的最 “硬核” 的一场笔试。
你做过最难的笔试是哪家公...
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这个问题,其实藏在每天下班之后的状态里 —— 是带着解决问题的成就感,想复盘今天学到的新技能;还是拖着一身疲惫,连打开电脑的力气都没有,只想瘫在沙发上刷手机放空。成长型的工作,从来不是让你舒舒服服躺平。它会逼着你啃下没接触过的技术栈,比如让你从单体项目跳进微服务架构的坑,熬夜啃 Spring Cloud 的文档;会给你机会接手核心模块,比如负责高并发场景下的 Redis 缓存优化,哪怕过程中踩满了坑,最后解决问题的那一刻,就是实打实的收获;更会有靠谱的同事或导师,在你卡壳的时候点拨一句,帮你打通思路上的任督二脉。而消耗型的工作,往往是重复性的机械劳动。每天的任务都是复制粘贴的 CRUD,没有技术迭代,没有创新空间;遇到问题想请教,得到的只有 “按模板来就行” 的敷衍;明明是技术岗,却被无穷无尽的杂活占据时间,写周报、填流程、应付无意义的会议,忙到飞起却不知道自己忙了什么。更关键的是心态上的变化。在成长型工作里,你会主动去关注行业动态,琢磨怎么把 AI 工具融入开发流程,怎么优化自己的代码逻辑;而在消耗型工作里,你会慢慢失去学习的动力,觉得 “就这样吧”,甚至开始怀疑自己是不是不适合做这一行。其实成长和消耗的边界,有时候就在于你有没有在工作中获得 “增量”—— 不管是技术能力的提升,还是解决问题的思维,只要每天都有一点新收获,那这份工作就是值得的;反之,如果只是日复一日的重复内耗,或许就该停下来想一想,自己想要的到底是什么。
你现在的工作,是“成长”...
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春招/暑实第一面是哪家?
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现在入门AI,还是按照自己的项目方向吧,具体可能是RAG这种轻量级、易落地、贴近业务的方向,远比一上来啃深度学习理论、从头训练大模型更适合新手,也更能快速积累可展示的项目经验。毕竟对大多数非算法岗的开发者来说,AI 入门的核心不是 “造轮子”,而是 “用轮子”——RAG(检索增强生成)就是这样一个绝佳的切入点:它不需要深厚的机器学习功底,基于 LangChain、Chroma 这些成熟框架就能快速上手;它的应用场景足够广泛,不管是企业知识库问答、智能客服,还是垂直领域的文档检索,都能找到落地场景;更重要的是,RAG 项目的完整链路(数据预处理→向量存储→检索策略→LLM 调用→结果优化),能帮你串联起 AI 应用开发的核心流程。除了 RAG,还有几个和后端开发强相关的入门方向也值得考虑:Agent 智能体开发:基于 LangChain 或 AutoGPT,搭建一个能自主完成任务的小助手(比如 “代码调试 Agent”“简历优化 Agent”),核心是理解工具调用、prompt 编排逻辑,和后端的接口设计思维高度契合;大模型微调(LoRA):不用从头训练,针对垂直领域数据做轻量化微调,比如用公司内部文档微调开源模型,实现更精准的专属问答,适合想深入模型应用层的开发者;AI + 后端工程化:比如用 AI 生成接口测试用例、自动优化 SQL 语句、排查 JVM 异常日志,把 AI 工具融入日常开发流程,这也是后端岗位现在非常看重的能力。入门的关键不是 “贪多求全”,而是选一个方向做深做透:比如先搭一个简单的 RAG 知识库,再逐步优化检索策略(比如混合检索、重排),最后部署成一个可访问的 API 服务。这样一套完整的项目经验,写在简历上远比 “了解大模型概念” 更有说服力。毕竟现在的 AI 岗位,更青睐 “懂业务、能落地” 的开发者,而不是只会背理论的 “纸上谈兵者”。选对一个贴近自己技术栈的方向,快速做出 demo,才是最高效的入门路径。
现在入门AI应该走哪些方...
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怎么样让AI写出好的代码,这真是一门不小的学问。首先我们需要考虑好我们的提示词也就是prompt,不仅要明确场景和角色还要限定语言。后面就是根据生成的代码,去Review一下,看看有没有一些明显的错误,如果没有那就可以去试试。调试的过程中可能会出现幻觉,这种情况只能见招拆招,比如 AI 生成的 Redis 分布式锁代码漏掉了finally块的解锁逻辑,就要手动补上;如果它给出的 SQL 语句存在语法错误,就把报错信息丢回去,让 AI 基于错误日志重新优化。想要在蚂蚁这类大厂的 AI Coding 笔试中稳拿分,还得掌握几个 “提效焚决”:角色绑定 + 约束前置:在 prompt 里直接绑定目标岗位身份,同时限定技术栈、性能要求、异常处理标准,减少 AI 的无效输出;分步骤拆解需求:遇到复杂业务题(如 “设计一个高并发的订单支付接口”),先让 AI 拆解成 “参数校验→库存扣减→支付回调→日志记录” 四个模块,再逐个生成代码,避免逻辑混乱;结合笔试场景定制 prompt:大厂笔试常考算法题、框架应用题,要针对性加入 “时间 / 空间复杂度要求”“Spring Boot 框架规范”“MySQL 索引优化” 等关键词;幻觉修正三板斧:报错日志 + 正确示例 + 强制校验规则,比如 “你生成的代码存在线程安全问题,参考 ConcurrentHashMap 的分段锁机制重新修改,并确保通过多线程测试用例”。说到底,AI Coding 不是 “一键生成” 的偷懒神器,而是 “人机协作” 的提效工具。笔试中真正拉开差距的,从来不是谁会用 AI,而是谁能驾驭 AI,让它成为自己的 “代码助手” 而非 “拖油瓶”。
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