在上海实习生多少工资正常

传统时代的 Java 开发，当时没有 AI 工具辅助，写代码全靠 “硬啃”：遇到语法问题要翻厚厚的 API 手册，重复的 CRUD 接口得一行行敲，配置 Spring、MyBatis 框架要逐行核对 XML 文件，连 SQL 语句都要自己优化执行计划。开发流程也相对 “慢节奏”，需求确定后，从架构设计到编码实现，再到调试测试，几乎全靠个人或小团队的经验积累 —— 比如排查 NullPointerException，可能要逐行打印日志找问题；优化接口性能，得靠自己手动分析 JVM 堆栈、调整线程池参数。那时候，“写代码的速度” 和 “记住多少 API” 是衡量能力的重要标准，很多程序员会花大量时间死记硬背语法细节、框架配置，甚至把常用代码片段存成模板反复复用。而 AI 时代的 Java 开发，AI 工具成了最得力的 “副手”，把重复劳动降到了最低：现在写 CRUD 接口，只要告诉 AI“基于 Spring Boot+MyBatis-Plus 实现用户管理模块，包含增删改查和分页查询”，几秒钟就能生成结构规范的 Controller、Service、DAO 层代码，还会自动处理参数校验、异常捕获；；试 bug 时，把报错信息和相关代码发给 AI，它能快速定位问题（比如 SQL 注入风险、线程安全隐患），甚至给出优化方案。但这并不意味着 “不用懂代码”，反而对核心能力的要求更高 ——AI 生成的代码可能存在业务适配性问题，需要你根据实际场景修改（比如调整数据库索引设计、优化并发处理逻辑）；

题干分析 题设给定一颗二叉搜索树，要求我们找到所有节点中第k小的节点值。 算法思路 依照二叉搜索树的定义，其中序遍历结果即为所有节点值按从小到大排列得到的数组。得到该数组后返回其第k个元素即可。 实现代码 class Solution { void dfs(TreeNode *cur, vector<int> &order) { if (cur) { dfs(cur->left, order); order.push_back(cur->val); dfs(cur->right, order); } } public: int kthSmallest(Tr...

对我而言，周内工作结束后，最直接的放松就是钻进游戏世界打上几局——无论是跟朋友在线激战，还是自己漫游在开放地图里，那一刻能完全抽离现实，把烦心事暂时“静音”。而到了周末，我会刻意按下暂停键：把手机关上静音，或者干脆放在另一个房间。让自己彻底“下线”，回归到最原始的生活感里——可能是慢悠悠做顿饭、摊在沙发上看一本闲书，或者只是无所事事地看窗外云发呆。

🧠 一、不是“我做了什么”，而是“我解决了什么”❌ 普通简历：负责某模块开发，使用 XX 技术✅ 有深度的简历：针对 XX 场景的性能瓶颈，重构 XX 模块，将响应时间从 A 降到 B👉 面试官自然会问：瓶颈怎么发现的？为什么选这个方案？还有没有其他解法？🔍 二、每个项目都能“往下挖三层”有深度的简历，每段项目至少能拆成三层：1️⃣ 背景：为什么要做这件事2️⃣ 决策：你做了哪些关键选择3️⃣ 结果：产生了什么变化（数据 / 结论 / 影响）如果你自己都挖不下去三层，那面试官大概率也挖不动。📊 三、数据不是装饰，是“钩子”真正有用的数据不是为了显得高级，而是为了引出问题：为什么提升 3...