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计算机农大本硕
硕士毕业后在抖音公司工作
远古时代:
二战开始,计算机技术发展,出现互联网
包括Web 1.0时代
Web 2.0时代:
网上冲浪,全面上网,可以任意发送邮件
对互联网行业而言,存在瓶颈
移动互联网时代:
给互联网行业带来 特大机遇,智能手机的出现(苹果ios到谷歌Android)
人们的生活习惯在这个时代得到改变
智能物联时代:
把所有设备连入网络,通过网络来控制设备
如,自动驾驶、智能家具等
总结:
娱乐、支付、出行、饮食等生活方面得到发展
一部手机在手,大部分问题都能解决
大数据:
当前年代注重数据的挖掘,无法用单一算法模拟(eg. 广告的定点投放、景点拍照效果最佳点)
训练样本和真值样本的挖掘依托大数据技术
互联网行业中,数据价值大于服务价值,数据可以产生真正收益
云计算:
算计发展,(边缘计算),偏向工程方面
研究内容:支撑大量级的用户请求服务
人工智能:
eg.把照片人变为动态人、精准识别人脸
研究内容:如何将人工任务替代为机器任务
智能设备:
eg.智能音响、智能网关、智能手表
万物联的一部分,通过各个部分进行联动,华为+小米做的比较多
线下生活:
线上与线下的结合产物
eg.大众点评、外卖、团购券、广告推送
目的:提高用户的购买率与购买欲望
游戏:
最为赚钱的行业之一
只有几大游戏厂分蛋糕,其他游戏基本在夹缝中生存
电子商务:
改变人们的购物方式
现在行业市场大部分已经站立,想要加入比较困难
社交媒体:
处于定型的状态
新加入较困难,已经加入后发展其他支线较容易
eg.微信的小视频和游戏
出现新语言:go、rust(未来的语言会越来越多)
不必纠结选择语言,各类语言是相通的
学习的是语言的精髓,而不是语言本身(注重逻辑、语法、思路)
特例:C/C++,系统底层语言,所有语言都与其有交互
算法:
用已有的工具去解决新的问题,并总结出共性
实际中最常用的为排序和查找
高级算法是基础算法的排列组合,可以总结共性
数据结构:
最常用的为线性表、树、哈希表
本质上都是处理数组的问题
现实工作,不需要用所有代码都自己写(尤其是底层)
了解技术实现框架,可以搭建相关的工程
组件部分:
基础组件(包括缓存、数据库等)+Service(服务层)+API+API Gateway+Load Balance
一台计算机的处理压力有限,需要分散压力
互联网厂商重视用户的数据的收集与分析
业务计划的重要参考基础(收益 + 压力 + 服务额度)
各部分概念 | 包含的内容 |
---|---|
数据决策 | 价值、行动、决策 |
数据分析 | 洞察、AI、DM、BI、Analytics |
数据采集 | EDW/HDP/ODS、ETL/ELT/EL、数据采集平台 |
数据规划 | 业务系统(ERP/CRM/OA/SCM…) |
创业/打工
国内读研
出国留学
回家继承百亿家产
工资高?:大城市发展上限高,小城市限制多
加班严重?:目前周末双休,执行朝九晚六等模式,主要发生在初创公司(压力大)
除了写代码还能做什么?:所有行业都涉及计算机专业,各行各业都有机会
裁员严重?:目前裁员很严重,业务线和人员被裁,方式各种各样,但是不代表互联网寒冬,市场监管管制严重导致增长慢,找工作主要看个人能力
福利多?:与传统企业不同,侧重于个人的礼包
青春饭碗?:35岁后的程序员大有人在,未来要求经验高、判断能力高的人员,能力高的人更容易留下来
1-研发岗位:
分为算法研发和工程研发
算法研发侧重于新技术开拓,工程研发侧重工程流程的完善
工程研发分为前端开发、客户端开发、后端开发
薪资方面,算法 > 工程,后端 > 前端&客户端
必修课:如何与产品经理和睦相处
2-产品运营:
对接客户和业务方,确定需要研发出什么样的产品,给研发人员提需求
需要良好的身体素质
产品和研发是矛盾的存在,二者需要得到一定的平衡
3-测试运维:
测试研发出来的产品是否符合预期的要求,寻找研发出来的产品的缺陷并及时反馈
eg.游戏bug测试
4-数据分析:
每天和一大堆数据打交道,常用sql语言
需要有耐心,有时候跑出来的代码结果不尽人意
面试考察造原子弹,入职工作为螺丝钉
1- 基本功
操作系统(CPU+内存),计算机网络(五层网络中的三层),Linux(与mac接近),常用组件
需要会用,且知道原理
2- 代码能力
现场写代码的能力
主要考察排序、查找、动态规划、数据结构
3- 项目经历
实践 > 认知,做的多了才有感受
考察项目中的角色 + 遇到问题的解决能力
弥补方式:科研项目、实习工作、编程竞赛等
4- 软实力
沟通能力,理解问题能力,解决问题能力,学习能力,领导能力
涉及面非常广,短时间内难以掌握所有方面的知识
1-找准自己感兴趣的方向
需要学习很多基础的计算机理论和数学知识,需要找一个感兴趣的小方向进行深挖,之后确定相关的技术栈
2-不要像高中那样学习计算机
最好的计算机学习方式是找到最好最前沿的内容,避免题海战术,自己看书看视频的同时跟着动手做,不懂的地方找老师解答(刨根问底),然后提出自己的新想法,再重复找相关资料,如此循环
3-学好C语言
虽然python等更好用,但是C语言对操作系统(内存的分配和收回)、计算机网络、多线程编程等课程非常有帮助
4-多刷题,多实践
不能单纯看书,需要多参与工程项目,尝试自己复现高级的功能,多刷算法题
5-不停于课本,多接触现代工程架构
建议学习Git、Markdown、Redis、MySQL、Spark、RPC
6-关注市场,一定要尝试实习、竞赛或科研项目
在市场方向变化的时候,及时做出调整,真正提升技术为核心
7-积累自己的技术博客
一边学习一遍记录,别人考察学习能力的有力证据,文档能力很重要(涉及工作晋升)
8-尽可能保持一个好成绩
不要信奉60分万岁,争取保研,硕士学历对找工作有很大助力
计算机18级
推免至北大攻读教育技术学硕士
四级590+,六级600
GPA:3.98/4,排名:1/69
竞赛:
建模国赛国二
大英赛国二
物理竞赛二等奖
科研:
URP*1
北创*1(计算机视觉)
因人而异,不能盲目效仿
数理课程 | 学分高,提升成绩(做课后题、往年试卷) |
---|---|
实验类课程 | 提前预习,写好实验报告(内容、排版、结构) |
编程类课程 | 多动手,切忌”看看“就会 |
笔试类课程 | 按章节整理重点、大纲、思维导图 |
保证良好的作息,提高效率
根据todo list(待办事项),做好规划
提高执行力,平衡好学习和学生工作(参加1-2项)
大一不要太松懈,后续反超排名不仅要靠自己,还要靠别人
外语水平对计算机专业非常重要
课程PPT可能会有英文
英语能力强,可以辅助读懂代码(函数名、注释)
阅读英文文献,注重专业术语积累
四六级考试:
考试试卷在每年6月和12月
提前熟悉题型和考试规则
听力和翻译难度高(和高中考察不太一样),翻译侧重中华文化
注重单词的积累,词汇量是基础
大英赛C类:
注重平时积累
考勤提前熟悉题型,提高做题速度
考前模拟往年真题
大物竞赛:
考试时间与期末时间相近,可以同时复习,无需特殊准备
获奖难度不高,含金量也不高
可以获得综测加分
数学建模竞赛:
包括国赛和美赛
三人一队,三天内完成比赛,难度和强度都很高
掌握基本模型算法
阅读优秀论文,学会总结
考前与队友多磨合,在模拟赛中实操
可视化数据、模型,掌握画图技能
论文是唯一评判标准(做的好不如写的好)
学科竞赛:
ACM > CSP > 蓝桥杯
人大和北航认可CSP成绩,可以不用机试
尽早开始科研,不要担心不会的内容
建议大一下开始申请URP,大二下申请国北创
可能的方向:计算机视觉、自然语言处理、计算机图形学、图神经网络、网络安全等
搜索信息:导师信息(学院网站/Google scholar),领域入门(知乎、B站上看科普和综述的文章),深入研究(阅读CCF和SCI文献,阅读并复现开源代码)
免试:考研初试免去
流程:保研资格获取(大一到大三)——对方院校考核(大三暑假到大四九月)——招生单位录取(9.28到大四毕业)
保研资格的获取:
1-学保(综测排名、GPA占70%、外语水平、体测成绩)
2-科保(注重科创能力,即学科竞赛和科研成果)
3-学工/支教保研(查询院网)
丰富的选择:(广泛应用、渗透到所有学科研究中)
1-计算机学院:计算机应用技术、计算机软件与理论、人工智能
2-人工智能学院:CV(计算机视觉)、NLP(自然语言处理)、语音处理
3-软件学院:要求偏低,主要是软件工程专硕
4-交叉方向:金融科技、生物医学工程、计算法学、教育技术、智能电网、中文信息处理、地理大数据
多样的考核形式:
夏令营(冬春也有)、预推免、九推(笔试、面试、机试)
提前联系导师
提前进入实验室(学院网站、实验室网站)
保研竞争力:
GPA和排名
外语水平(四六级)
科研论文和经历(创新项目、课程设计)
专业素养:核心课程(数据结构、算法)
学科竞赛
其他科研成果(专利、软著)
信息获取:
官方:研招网、学院官网
汇总:公众号、论坛
招生单位的录取:
9.28填报系统
接收拟录取通知
招生单位公示
复审与录取(可能要求毕业论文、必修课成绩)
研究方向:教育技术学—>学习科学
迷茫+摸索,身边很多优秀的同学,压力和动力并存
技术特长是优势所在
研究生节奏和本科完全不同,理工科大部分时间在科研上
平时工作为做实验、读文献、写论文
文献管理:note express
能够接触到更多且更优质的资源,校内学生劳逸结合(讲座、基础设施、文娱活动)
就业方面更有优势(清北专场、定向选调、校友资源、清北政策优惠)
计算机17级
2022.1入学南加州大学电子信息工程专业(EE)
出国选择:
毕业去向:读研、考公、留学、工作、选调
在大学一开始就明确自己的目标,坚定不移地走下去
选择 > 努力
材料准备:
语言成绩(主要):
1-托福95+/雅思7.0+,2年有效,选择最好成绩送分
2-GRE(美国研究生入学考试),5年有效,全部一起送分
3-GMAT(美国商科研究生入学考试)
大学成绩(次要):绩点
其他材料:个人简历与个人陈述、2-3封老师推荐信
时间规划:
申请时间:
1-美国大学秋季(大四秋):12.15~来年2月
2-部分大学有春季:申请截止时间一般为毕业后的10月以前
语言成绩:
在大四秋季(10月)之前取得理想成绩,提前半年报考托福
中介机构:
英语机构:
种类多(一对一、线上线下)且收费贵、营销手段恶劣、教学手段照本宣科
缺点:线上资源丰富(B站),浪费钱
优点:有老师帮忙批改口语和作文,督促学习(愧疚感驱动)
留学机构:
种类大致为三种,留学一条龙服务、文书撰写、文书批改
营销手段贩卖焦虑,主打信息差和高价
优点:省心省力(申请截止日期、成绩门槛、签证办理技巧)、督促学习(打电话催促)
注意事项:
1-中介机构承诺申请成功,但是不保证大学的质量
2-要求中介提供/自己查找申请专业的教学大纲
学校选择:
CS专业排名网站:https://csrankings.org/
不同学校的费用不同,选择能力范围内的学校
收费情况:按学期/学分收费
学费:私立 > 公立
住宿费:一线城市 > 二线城市
饮食费(挂钩生活习惯):一线城市 > 二线城市
专业选择:
申请难度:CS >> EE
教学大纲:授课制大学,非论文毕业,没有导师(关键在于课程列表,可以跨专业选课到计算机相关的课程)
辨析program和major的区别
留学机构会提供申请学校、提交材料、托福送分、办理签证的帮助
提交材料还会包括银行存款证明(证明交学费的能力)
美国会卡STEM专业的签证,往往最终能通过
学位认证往往在开学之后才会要求(证明本科学历)
不要选择中国人在微信群提供的租房,尽量选择美国本土居民
课业压力:
1-一般2年毕业,平均每学期2-3门课
2-作业量大
3-课业压力相对较小
4-毕业要求是GPA大于要求值
5-寒假时长一个月(12月开始),暑假时长三个月(5月开始)
校园生活:
1-校园环境古朴
2-社团活动丰富
3-中国学生占比高
4-关于饮食:中餐馆Panda Express,符合中国人口味
日常生活:
1-交流工具为邮箱,沟通效率低
2-疫情问题不用担心,学校会安排打疫苗
3-自行做饭,厨艺进步
课题小组/校园工作:
1-教授招聘学生做项目(有偿/无偿),经济类经验申请博士
2-校园工作多——Teaching Assistant(讲部分课程,要求博士生)、Research Assistant(辅助教授做项目)、Student Worker(辅助教授做项目)、Grader(辅助批改作业)
3-时薪制度,工作时长上限为20h/week,不同学校不同部门的工资不同
毕业去向:
1-毕业半年之内必须找到工作,否则签证结束;工作时间为毕业起的三年之内;找工作难度大
2-国内外找工作难度划分:国内 < 国外
3-申请读博(找不到工作后内卷学历),竞争激烈
1-尽早选择自己的道路
2-无论走哪一条路,都需要努力前进
计算机17级,降级转专业(工程力学——计算机)
关键经历:
1-URP
2-程序设计Ⅱ助教
3-建模国赛省一
4-蓝桥杯省三、省一 + 国三
5-GPA:3.76,排名前10%
毕业去向:微软苏州,软件工程师
——转专业进入计算机
——准备简历,开始申请实习(内推大厂)
——字节和微软面试通过
——准备保研申请
——微软实习 + 夏令营
——微软转正面试并通过
核心:尽早确立个人目标
1-多试错,找到自己喜欢的方向(转专业、创业、卷成绩等)
2-选择毕业出路(读研、工作、从政)
3-不同选择所付出的努力方向可能存在较大差别,也可能高度重合
4-使用排除法,多面手准备
5-适当焦虑,不要妄自菲薄
计算机学习方面:
1-打好计算机基础(数据结构与算法、计算机网络、操作系统、数据库)
2-不要局限于课堂和学校(多使用国外的学习资料,了解前沿的知识)
3-多注重实践(国北创URP、实验室、提前实习,找到自己真正想要的东西,了解工业界和学术界的行业发展情况)
4-学好英语(顶尖文献为国外的内容,很多有用的学习资料也为英文)
学习资料:
1-acwing算法学习网站https://www.acwing.com/
2-知乎、B站
面试准备:
1-算法刷题(leetcode、acwing)
2-基础知识复习(上述几门课程)
3-项目准备(大作业、科研项目等)
offer = 能力 + 机遇 + 运气
1-同一公司内,不同组之间差别大
2-工作时间为965
3-弹性工作时间及地点,可以在家工作,但工作节奏紧凑
4-全英文工作环境
5-极其优秀的同事(名校研究生,50%以上有海外学习经历)
6-更规范的开发流程
7-多元化&包容性,互相尊重,人文关怀
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