計算機專業及網際網路類崗位等相關話題 筆記

一、網際網路類

一）純技術

1、後端 也叫服務端

背景各種存儲和計算服務，給前端提供一些展示内容，除了程式設計語言外，有記憶體存儲和資料庫應用，一堆存儲（專業術語terms） 反向索引的存儲，一些通用的中間存儲和消息服務。還要個主流的prevalent 後端程式設計語言以及實戰中的架構

Java -——>javascript python ——>flask 或django

PHP也會有對應的東西

2、前端

從後端拿到資料後，在手機端或在手機的網頁端或電腦的桌面浏覽器，來做頁面展示，設計布局。除此之外還有

3、移動端

比如 IOS 或 安卓移動用戶端的開發，他也是把後端的資料拿過來在移動端進行展示。

4、算法崗

嚴格來說也算是後端，比如一些功能如 搜尋，推薦，反垃圾或圖像，NLP或者語音相關的任務，這些不屬于傳統的後端業務範圍。這些資料可能是統一交給後端再由其分發給前端和移動端，也有可能直接以接口的形式分發給前端和移動端。

比如：一個網站的浏覽資料，字母資訊等等，是由後端負責的。

頁面的布局、一件三聯的動畫效果是前端

下面的相關視訊推薦，怎麼算的，怎麼推薦的，這屬于算法，還可以認為有相關的計算公式做所謂的相關計算來推薦。

二）技術相關

産品經理、

資料分析崗位、

測試崗位：腳本測試、自動化測試

招人無非就兩種人：聰明的人和勤奮的人。

如果我們都不是那個聰明的人，那我們就努力去證明自己是那個勤奮的industriousness的人

二、關注:

一）成長路線，規劃

建議英文搜尋，因為中文很多文章都是孤島，比如微信公衆号 使得網絡搜尋引擎搜不到

二）語言和知識技能

比如計算機科班出身的基礎素養：離散數學、編譯原理、資料結構與算法、作業系統

講的永遠都是最理論的東西，但是大作業會讓你通過程式設計來實作一個想要的東西。是以計算機學的不是程式設計，還是理論。

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他是從大四的暑假以及研一的大半時間讀的，讀研時裡面的内容還有lab習題。

翻開第一頁開始就在受益

HTML的多線程的server，把lab徹底坐下來就知道unix網絡程式設計以及多線程的控制同步

三）幾個誤區：distinctions

①很多要讀研的人以為搞人工智能 機器學習就是搞計算機研究了

計算機方向有非常多的研究方向：

體系結構、程式設計語言、編譯器、

網絡安全方向。

系統方向，

純粹的理論方向——>做一些基礎的算法和資料結構的設計與分析

然後還有說的人工智能、機器學習

還有人機互動、嵌入式、高性能計算、資料庫，這些與機器學習是平級的

②技和術的差別：

技：基本的算法架構，比如機器學習——>scikit-learn 、tensorflow,pytorch這些架構的用法

後端工程師：Java

機器學習的一些架構現在已經發生了翻天覆地的變化。

術：比如算法崗，型邏輯回歸這樣的具體原理，幾十年也不會發生變化，就像教科書的原理，更偏理論、偏數學、或偏計算機的理論部分

程式設計好學，CS難懂

統計學習理論要将機器學習問題轉化成損失函數，然後求參，要麼是極大似然估計要麼用最大後驗估計，MLE或MAP去求參數等等等

③程式員被淘汰？：

是因為他一直在重複的做 技 的應用，而沒有向 術 的方向去深入研究，那麼幾十年後，技會不斷變化，可能會被淘汰。

是以年輕人上來學新的東西肯定是比我們先進的，學新的東西比不過很正常，是以要想正确健康的走下去，技和術一樣都不能少。并且一定明白， 技 是 可以被替代的，但是 術 是不可能 的，越底層變化越小

一些大公司，他對 術 的要求追求很高的。

是以要把 術 學好！

假如發現 技和術都不是追求的方向，學術太難了，太累了，因為确實有很多理論門檻來限制着我們，對技又總覺得會有一天被淘汰，可以考慮橫向出圈！？和 縱向出圈！？

比如：技術其實是 和 課本打交道 跟書 數學打交道，出圈就是指的跟人打交道去，管理團隊，和同級别不同職位的人打交道，溝通不同需求 。

④怎麼知道适合自己嗎：

每個崗位都去做做看，做個調研，簡單判斷一下哪個崗位是最向往的職業

四）總結建議：

• 建議直接去搜尋英文的資訊資料，不要用百度，建議 bing 必應/ Google之類 （我的确一直很想提高我的專業英語能力，輸出太少，練習搜尋！）

  養成英文搜尋的習慣

• 主動：主動與一些小夥伴，HR； 不斷去了解搜尋資訊，然後傳回再來确定自己的動機是否成立。隔一段時間就回來盤複自己的動機是否appropriate。
• 心态要平和

以上内容來自對 b站up主的 視訊的筆記 歡迎大家

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