一、互联网类
一）纯技术
1、后端 也叫服务端
后台各种存储和计算服务，给前端提供一些展示内容，除了编程语言外，有内存存储和数据库应用，一堆存储（专业术语terms） 倒排索引的存储，一些通用的中间存储和消息服务。还要个主流的prevalent 后端编程语言以及实战中的框架
Java -——>javascript python ——>flask 或django
PHP也会有对应的东西
2、前端
从后端拿到数据后，在手机端或在手机的网页端或电脑的桌面浏览器，来做页面展示，设计布局。除此之外还有
3、移动端
比如 IOS 或 安卓移动客户端的开发，他也是把后端的数据拿过来在移动端进行展示。
4、算法岗
严格来说也算是后端，比如一些功能如 搜索，推荐，反垃圾或图像，NLP或者语音相关的任务，这些不属于传统的后端业务范围。这些数据可能是统一交给后端再由其分发给前端和移动端，也有可能直接以接口的形式分发给前端和移动端。
比如：一个网站的浏览数据，字母信息等等，是由后端负责的。
页面的布局、一件三联的动画效果是前端
下面的相关视频推荐，怎么算的，怎么推荐的，这属于算法，还可以认为有相关的计算公式做所谓的相关计算来推荐。
二）技术相关
产品经理、
数据分析岗位、
测试岗位：脚本测试、自动化测试
招人无非就两种人：聪明的人和勤奋的人。
如果我们都不是那个聪明的人，那我们就努力去证明自己是那个勤奋的industriousness的人
二、关注:
一）成长路线，规划
建议英文搜索，因为中文很多文章都是孤岛，比如微信公众号 使得网络搜索引擎搜不到
二）语言和知识技能
比如计算机科班出身的基础素养：离散数学、编译原理、数据结构与算法、操作系统
讲的永远都是最理论的东西，但是大作业会让你通过编程来实现一个想要的东西。所以计算机学的不是编程，还是理论。
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他是从大四的暑假以及研一的大半时间读的，读研时里面的内容还有lab习题。
翻开第一页开始就在受益
HTML的多线程的server，把lab彻底坐下来就知道unix网络编程以及多线程的控制同步
三）几个误区：distinctions
①很多要读研的人以为搞人工智能 机器学习就是搞计算机研究了
计算机方向有非常多的研究方向：
体系结构、编程语言、编译器、
网络安全方向。
系统方向，
纯粹的理论方向——>做一些基础的算法和数据结构的设计与分析
然后还有说的人工智能、机器学习
还有人机交互、嵌入式、高性能计算、数据库，这些与机器学习是平级的
②技和术的区别：
技：基本的算法框架，比如机器学习——>scikit-learn 、tensorflow,pytorch这些框架的用法
后端工程师：Java
机器学习的一些框架现在已经发生了翻天覆地的变化。
术：比如算法岗，型逻辑回归这样的具体原理，几十年也不会发生变化，就像教科书的原理，更偏理论、偏数学、或偏计算机的理论部分
编程好学，CS难懂
统计学习理论要将机器学习问题转化成损失函数，然后求参，要么是极大似然估计要么用最大后验估计，MLE或MAP去求参数等等等
③程序员被淘汰？：
是因为他一直在重复的做 技 的应用，而没有向 术 的方向去深入研究，那么几十年后，技会不断变化，可能会被淘汰。
所以年轻人上来学新的东西肯定是比我们先进的，学新的东西比不过很正常，所以要想正确健康的走下去，技和术一样都不能少。并且一定明白， 技 是 可以被替代的，但是 术 是不可能 的，越底层变化越小
一些大公司，他对 术 的要求追求很高的。
所以要把 术 学好！
假如发现 技和术都不是追求的方向，学术太难了，太累了，因为确实有很多理论门槛来限制着我们，对技又总觉得会有一天被淘汰，可以考虑横向出圈！？和 纵向出圈！？
比如：技术其实是 和 课本打交道 跟书 数学打交道，出圈就是指的跟人打交道去，管理团队，和同级别不同职位的人打交道，沟通不同需求 。
④怎么知道适合自己吗：
每个岗位都去做做看，做个调研，简单判断一下哪个岗位是最向往的职业
四）总结建议：
- 建议直接去搜索英文的信息资料，不要用百度，建议 bing 必应/ Google之类 （我的确一直很想提高我的专业英语能力，输出太少，练习搜索！）
养成英文搜索的习惯 - 主动：主动与一些小伙伴，HR； 不断去了解搜索信息，然后返回再来确定自己的动机是否成立。隔一段时间就回来盘复自己的动机是否appropriate。
- 心态要平和
以上内容来自对 b站up主的 视频的笔记 欢迎大家
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