od二进宫

字节一面复盘三个部分，自我介绍、技术知识考察、实战考察（如果时间允许，实际没有）流程是问简历上的项目，基本是从上往下看到什么问什么，根据简历问到了vue、WXML、CSS、深度学习、色彩原理、图层蒙版的简单知识。项目问题你后面也写过，WXML, 也写过传统的前端，对吧？对你觉得这个WXML和HTML有什么区别呢？ 答：微信小程序接近vue的思想，组件化，库管理更方便。 更好的答案（为什么开发wxml而不使用html）：底层优化：WXML 是为小程序环境量身定制的，它与 WXSS 和 JavaScript 的结合更加高效。功能取舍：标签更轻量级，解析和编译开销小安全：屏蔽了iframe href...

最开始机考的时候有一道题感觉做的时候连测试用例都还有没通过，最后提交歪打正着通过了很多，最后顺利通过10月底线下面试也很坎坷，一面就面的很不好，手撕用的最暴力的解法，面试官喊优化也一直优化不出来，面试问的问题也是很偏计算机网络基础的问题，很多没回答上，但是最后竟然获得了二面机会二面的时候感觉运气特别好，手撕抽到了一个很简单的算法题（岛屿问题），面试问的也都是基础java八股，最后也是顺利进入三面，第二天感觉第一面不好都以为没机会了，竟然顺利通过后面十一月份没有等到保温电话，中旬还去询问接口人（部门领导），还被降温了，回复我：看破不说破。当时就觉得无了最后十一月底竟然收到了部门领导的保温电话，也是很快就收到了意向。12月初显线下签约完后部门领导聊天，他说我当时的面试成绩刚刚过及格线，而且是他第一个收到简历的，后面帮我推了一下进度（部门投递的人比较少），最后也很幸运有这个机会

欠下的债终究是得还的，早知道不实习了。。。

想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...