如果只能说一个好处，我觉得是：它能让你在面试时，不再像一个等着老师打分的“学生”，而像一个来谈合作的“职场人”。没实习过的学院派小白，面试时往往是在背书：死磕概念，满口理论模型，生怕答错一个知识点，眼神里写满了“考官求放过“。而实习过的你，面试时其实是在复盘：因为你见过真实的业务流程，知道代码在测试上跑通和在项目里运行是两码事；你被甲方虐过、被Deadline追过，知道比起理论，领导更看重能提出解决问题的完整方案的能力。这种体感会给你一种天然的自信。当面试官问你一个难题时，你不会慌张地背定义，而是会从容地说：“我之前的实习中也遇到过类似的情况，当时我们的处理逻辑是……” 你们说的不再是“知识点...

29届golang，想找份后端日常实习，求大佬指点。标题党了一下，实际是研0，有一段不对口的实习经历，求问想找大厂实习该补充哪些技术栈。也祝大家都找工作顺利。

想寒假找到，需要伪装为27届的吗

在AI火热浪潮之下，AI把各个领域都搅得风生水起。但是在To B领域中，AI落地太难，难在数据孤岛、场景复杂化和行业认知断层。想打通技术和业务的壁垒，光靠算法可不够。关键在于促进数据的融合和技术、业务的深度融合。如何让AI真正落地，真正去赋能复杂场景的逻辑推理和决策？我们今天要聊到一个系统——JVS逻辑引擎。它将业务流程的隐性规则和机器学习的自适应能力深度融合，构建起了一套可解释、可迭代、可跨领域迁移的智能决策体系。并且将AI能力解构为可编程、可监控、可复用的业务组件，让企业像搭积木一样构建自己的智能工作流。企业级AI应用的痛点：市场充斥着大量垂直场景的AI工具，但是工具间数据孤岛、接口标准混...