簡歷：
網上的參考完全沒用，笑死，我要有實習和競賽我會寫不出簡歷？最終版本：課程（大二就開始申請上的研究生課）+ 技能 + 專案（不可落地的課堂專案），實習真的很重要，求你們快去找，我沒實習修完學分急忙畢業了，我是大腦癱，
內推：
我一開始海投，簡歷直接被刷，還給一個兄弟轉過300就為了內推碼，以為這可珍貴了！兄弟們牛客內推碼一大堆，別被騙錢！
投遞時間：相信沒有比我投的更晚的兄弟，我付訓國一看秋招就結束了，根本沒時間準備，直接投了，海歸的兄弟們，秋招神他喵七月就開始了！他就是個夏招別被騙了！
leetcode：我那是一題都沒刷，全靠理論課的老本，注意自動駕駛公司，比如autox，筆試只能用c++，我那是全忘光了，malloc來malloc去的，根本不記得vector api！我把他當c寫了！每場筆試多多少少都有一題寫不出來！
面試：
面試官對我都很友善，所有問題都很基礎，開放性問題對演算法和case理解到位就能扯一扯，感謝各大廠子面試官，真的很基礎，很友善，感覺校招看到本科生會降低難度，前幾場面試很緊張，自我介紹就兩句話，面試官都愣了：啊？講完了？可以上牛客模擬面試，我不知道有這個玩意！
思考了下我能過的原因：
能寫代碼：課程專案都在復現paper，復現過很多paper（slam，強化學習，偏門近似/隨機并行演算法），做過很微小的改進，面試官有參閱過代碼，我有強迫癥，代碼質量都還行，好好上課很有用，不要覺得達標就好，要超標完成！
會暗示面試官往加分項問：比如自我介紹，我學過很多難度較大的課，我認為他們對未來很有用，比如性格面（小福豹心臟歇批菊廠某無人機都有），好學且接受能力強，快看看我有趣的課程串列，然后被問到量子計算在機器學習中的落地，講相關paper內容，
會自學：自動駕駛相關都是自學的，要學會收集資料，比如百度Apollo我是聽都沒聽過，但就是查到了他的課，看了原始碼，學了lattice，
有基礎：傳統模型svm 變分 filter都能現場手推，打過kaggle，有資料處理經驗，工業上資料處理占比高于訓練模型，數學和統計學好了理論部分不會出問題，自動駕駛同理，歐拉角轉四元素，二次規劃解都是基礎，還是那句話，學要好好學，課要好好上，業余時間多看書多上網課（安利幾本書，prml西瓜書，演算法導論近似演算法隨機演算法，自動駕駛可以看深藍網課），面試都在吃老本，（方向選好，不要啥都投一投，機器學習和自動駕駛差的就很大，我是腦癱）
吹彩虹屁：我不要臉，每家都是my dream company，對著他們企業文化吹，當然吹前要確保自己沒背錯，，，要表達自己很契合他們，愿意努力當畜生！當公司的牛馬！
最后，本科，垃圾學校，演算法工程師也能一試，只要你真的熱愛，有目標，有興趣，相信你靠吃老本，也能撿漏成功！
這里我為大家準備了一份針對零基礎的Python學習資料，有興趣的同學可以看看哦，
「 Python經驗分享 」
學好 Python 不論是就業還是做副業賺錢都不錯，但要學會 Python 還是要有一個學習規劃，最后給大家免費分享一份全套的 Python 學習資料，給那些想學習 Python 的小伙伴們一點幫助！
一、Python所有方向的學習路線
Python所有方向路線就是把Python常用的技術點做整理，形成各個領域的知識點匯總，它的用處就在于，你可以按照上面的知識點去找對應的學習資源，保證自己學得較為全面，
二、學習軟體
工欲善其事必先利其器，學習Python常用的開發軟體都在這里了，給大家節省了很多時間，
三、入門學習視頻
我們在看視頻學習的時候，不能光動眼動腦不動手，比較科學的學習方法是在理解之后運用它們，這時候練手專案就很適合了，
四、實戰案例
光學理論是沒用的，要學會跟著一起敲，要動手實操，才能將自己的所學運用到實際當中去，這時候可以搞點實戰案例來學習，
五、面試資料
我們學習Python必然是為了找到高薪的作業，下面這些面試題是來自阿里、騰訊、位元組等一線互聯網大廠最新的面試資料，并且有阿里大佬給出了權威的解答，刷完這一套面試資料相信大家都能找到滿意的作業，
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標籤：AI