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In recent years, some readers will ask me all kinds of questions, so I find it difficult to answer, not even to constructive suggestions.
for example:
- What can I learn best Internet companies to enter the work?
- I should learn what I wanted to do R & D?
As we all know, this question is like asking you to learn Pa much as people say you are so difficult to answer. I work as a bi-soft undergraduate students find their own way through college and trial and error, research and development began graduate work in Baidu. In fact, I was also a lot of doubts, are here to talk about my journey stepped pit.
Remember, when I was visiting know almost, expert help, even my mentor, I can not give an actionable recommendations. Besides, I kind of two schools, well-known companies we are not going to school recruit school, fellow students and me to the concept of spring and move very little, into the giant is a very difficult thing, probability and step on dog feces par.
As Pathfinder, help and know almost forums, the conclusions are almost always given to learn data structures / algorithms, large data now is the fire you should learn Hadoop / Spark, if you will serve micro, docker, k8s will be very Add points.
It reminds me of when I was asked to learn how to solve Pa topic? Studies Pa said: The subject is derived from Chapter X of X example, you like this solution, the answer came out, very easy. As for why he could think of, ghosts do not know.
At that time, I really fancy school and consequently, to shift the consequently, do not know Fish Leong gave me courage. Front-end, back-end technology stack, Hadoop / Spark, docker / k8s almost all of the practical operation of these before, but many of them simply get up and no in-depth study, the effect is naturally very limited.
These concepts, or for white students, it's as if you do not learn to say, unless you are born with a strong technical desires. Which for most ordinary people, obviously discouraging rhythm, it may conduct very limited, almost no reference value, do not know where to start.
In fact, the reason is not wrong, more research and popular underlying technology stack is beneficial. However, from the actual situation to talk about technology is pulled calf, just let China take the World Cup soccer championship is obviously not realistic, but should be based on the actual situation, the maximum output thing to do, otherwise it will be no confidence.
Next, I split the systemic problems at different stages should "learn what", "how to learn", "learn to what extent", highlight some of the problems I had encountered, and how I had to think of the final how to solve, ideas important than conclusions.
02
根据问题归类来看，主要在我自己的角度谈谈普通本科如何实现进入Top级互联网工作？
首先，说说在大厂工作都是些什么样的人，他们当年都是背着什么光环混进去的？
经过我的调研和分析，重点说一下在校招中面试官看中和考察的东西。
- 学历/专业、扎实专业基本功
- 有成果的科研经历
- 省/国家级软件设计大赛
- 丰富互联网公司实习经历
- 小有名气的开源项目经历
大概思路就是，要么你证明你令人信服的天赋如逻辑系统思维、聪明，让人觉得你可以被快速培养；要么你有丰富的工程实战经验，证明你具备优秀工程师的潜质。
当然，你可能会说这么多要求，恐怕神仙也做不到啊，简单太苛刻了。在这里，并不是上述要点全部满足，只是满足其中两项证明你的实力即可，毕竟面试时间十分有限必须有点让人信服的东西啊。
举个例子：
1、假设你是上海交大、华中科大大学毕业的学生，你可能只需要重点复习数据结构/算法等专业知识，辅之把学校的科研经历说一下。可能进入什么阿里华为百度问题都不是很大，专业知识对于你们来说自己不再话下，毕竟考理论就是你们的特长。
2、假如你是双非大学毕业的学生，那么你必须用国家级大赛、开源项目、互联网公司经历证明自己。总之，多做项目，专注于技术本身，让自己更早具备职业软件工程师的实战技能。
简而言之，你没有光环，那就比别人多努力点，提前做好职业规划，把时间投入技术本身不要投机取巧。
03
鉴于上述分析，知道需求是什么？对于我们来说，主要把精力投入在技术本身。
接下来，我们将面临一系列问题。
- 我应该做什么方向？（方向）
- 我应该学习什么内容？（规划）
- 我如何学这些内容？（方法/策略）
- 我应该学到什么程度？（量化）
- 如何把理论用到实际项目/产品中？（产出）
不同方向，意味着不同领域不同，学习的知识和实战项目有共性也有差异。在这里，我主要讲一下通用的思路。重点拿我擅长方向举例，其他方向可按照同样思路举一反三。
根据我的经验，可将内容分为原理、应用、擅长方向三个纬度。原理和应用纬度必须学习，方向纬度根据自己擅长方向深入学习。
原理：计算机网络、操作系统、数据结构/算法，这些东西都是专业课好好学即可，数据结构/算法可以偶尔刷题。校招的时候再重点复习，初级阶段不必花太多时间深究。
应用：它是最基础的内容，不管你从事什么领域都将离不开它们。这也是小白入门重点花费时间的地方，你将在这里不断与程序斗争如调试、验证、异常、解决。
方向：不同方向本质上就是在基础应用上扩充，发挥它们擅长领域和特性去解决特定问题。在这里，简单列一下涉及的技术栈。
- 后端开发：消息队列、缓存、rpc、微服务。
- 大数据开发：Hadoop、Spark、Storm、Flink
- 自动化运维：elk、ansible、zabbix、docker、k8s
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基于上述分析，主要讲了整体思路，大家可能会觉得有点不太好理解。接下来，拿我当时遭遇的处境进行举例阐述，这样让不同水平或时期的同学有不一样的体会。
假如有时光机让时间往后倒退3年，时间来到我刚上大二的时候，作为一枚小萌新开始学习JAVA走上后端开发之路。
对于我来说，操作系统原理、计算机网络先战略性放弃，毕竟刚接触编程，看高大上的原理，每次上课都想睡觉。当然，数据结构/算法我还能好好听听，毕竟我数学功底还行让我不排斥。
为什么不先学习基础性原理？
举例：假设你学骑自行车，你是直接上去就蹬？还是先把轮子拆下来研究清楚原理再去学习怎么蹬？
重点：根据我的经历，在新手阶段不管是接触新的语言，还是新的方向。最快的方式就是先把自行车蹬起来，等你蹬熟练了再去研究轮子是怎么造出来的。
根据上述策略，刨除我踩的一些坑，我把学习征途划分四个阶段，实现学习效率的最优解。
第一阶段：新手入门
在我入门的时候，我遇到的最大困难是代码不会写，DEBUG不会做，程序报错不会看毫无头绪，甚至大家常说的百度一下的关键字我也不知道搜。
这时候，最大的目标就是根据百度/查文档/看视频，把程序调试出预期结果，甚至你抄代码都行，很多时候抄代码你都不一定能DEBUG出预期结果。这就是现实，主要就是要把对编程的排斥消磨殆尽。
这个阶段，不需要太关注底层实现原理，最重要的工作就是把应用层面的技术，不断练习直到熟练掌握上面提到的应用纬度「 编程语言、Linux、数据库、HTTP网络协议 」。
- 时间：3-6月
- 目标：会调试、会查文档、会用搜索引擎
- 内容：JAVA基础语法、MYSQL数据库、Linux操作系统、HTTP通信协议
- 方法：只关注如何使用技术，难以理解的背下来，不关注底层原理。
- 成果：实现常见的管理系统模块，能部署在服务器上，供他人访问。
对于现已从事计算机行业的同学，其实这部分内容非常简单，可能按照正常水平少则几天，多则不超过一周就能开发出简单模块。简单说，它顶多是普通本科毕设设计水准，主要是让新手在感官上体验软件产品。本质上，在计算机世界里，抽象来看就是数据的计算、传输、存储。随着你的经验增多，你会发现很多技术都是诞生或优化性能都是在解决计算、存储、传输的问题。
在这里，主要让大家在系统的角度感受最简单、最初级的技术模型。
- Linux操作系统：承载应用程序、数据库的运行，提供CPU供应用程序计算。
- 应用程序（Java/Python/Php）：JAVA主要采用Servlet、JDBC承载网络的传输、数据库连接管理。
- 数据库（MYSQL）：主要理解关系类数据库的存储，对数据进行操作。
- HTTP/TCP：熟悉重点网络协议，它分为包头/包体进行传输，包体格式可能分为form、json、pb、二进制。
第二阶段：项目练习
通过第一个阶段学习，你对编程从一无所知到有所斩获，对计算机世界充满了好奇，甚至有所开心。这时候，你最应该做的就是去满足你装逼的梦想。
假设你是爬虫方向，你应该去爬表情包、爬知乎数据、自动抢票，去满足你无数个装逼梦想。
假设你是算法方向，你可以去研究推荐算法、图像识别模型，去做个商品推荐、人脸识秀一秀。
假设你是后端方向，你可以去研究下网络编程/网站开发开发个仿微信聊天应用，体验下lowB版微信。
画外音：多做项目，坑是一步一步踩出来的。
作为大学生，实验室、软件设计比赛、开源社区都是你发挥现象力的天堂，这些倒腾的经历将是你毕业时最宝贵的经历。
第三阶段：强化理论
经过前两个阶段实践，时间来到大三，这时候基本的软件开发已入门差不多达到普通培训班毕业水平。同时，专业课如数据结构/操作系统/计算机网络也上的差不多了，对概念多多少少有初步了解。
这时候，你会发现很多原理你不懂，将很难更上一层楼。
- 你不知道使用ArrayList还是LinkedList？
- 你不知道为什么要使用线程池？
- 你不知道为什么分层设计使用分布式场景？
你将处于写代码一时爽，一直写一直爽，遇到性能问题直接土崩瓦解。所以，你不得不去学习理论知识让你走得更远。
问题：为什么在这个阶段强化理论知识？
在新手阶段去强化理论知识，会让你兴趣骤减且产生学了有何用的错觉。同时，这是最好的时机，学校专业课学完你有基础概念，你有实际软件应用场景，这些东西让你深挖理论的时候会快速给你构建起基础图谱，让你兴趣激增不断体验学会的东西，将戳痛你最痛的神经，瞬间把你以前遇到的问题有新的认知，这就是答案。简单说，面向问题，解决问题，让你实实在在感受到成长，这就是成就感的力量。
问题：如何高效的学习理论？
其实，编程语言和计算机基础都是相通的，只要你学透一门编程语言剩下的就大同小异。当然，计算机基础毕竟是枯燥无味的，学习毕竟是有方法的。
举个例子：
站在编程语言的角度，你用心去总结，你会发现不管什么编程语言，变来变去都是换了个花样在谈以下内容。
- 程序结构（数据类型、控制语句、面对对象、异常处理）
- 集合（list、set、map）
- 文件操作、网络通信（io、bio、nio）
- 线程、线程池
不管在面试还是技术探讨，重点考察的都是集合、网络通信、线程/线程池。源自于它跟计算机基础有紧密结合，你要优化它们你必须具备扎实基本功。
基于我的研究经验，我建议大家在学习计算机基础的时候，不要因为理论而理论。你应该去通过编程语言源码去学习计算机基础，只学你当前认为最重要的。
举个例子：
当我去学习数据结构/算法的时候，我会一边学习源码一边思考数据结构，这样就让我有实际应用场景不会因为理论而理论。我学习list、set源码的时候，我就学会链表、栈。我学习map的时候，我就学会了红黑树、散列表。
当我去学习计算机网络的时候，我会一边学习socket的用法，学习Linux网络通信模型epoll，这样就重点把网络协议学会了。同时，很多应用场景极少的理论知识，我就粗略记忆或者跳过，这样就节约了很多时间。
当我去学习线程/线程池的时候，我会学习锁机制、生产者/消费者模型这些操作系统原理的重要知识，跟编程语言中关联不大的我就粗略记忆。
第四阶段：深究专长
经过前面三个阶段的学习，你已经具备扎实基本功和项目实战经验。接下来，你需要做的就是更加的专业化，研究一些有生产意义的东西。如果你一直写学生管理系统，这些没有价值没有意义的东西，那么毫无意义。
这时候，你应该去互联网公司验证你学习的技能。除此之外，你可以去学习额外的成熟先进技术栈。这样，你就有实际业务经验，就有技术的宽度，同时又有深度，这就是你核心优势，毕竟算法/数据结构这些东西在竞争的时候大家都会。
画外音：去实习，最好去大厂实习，接受互联网软件开发的挑战。要是不能，那么去研究实际企业技术栈的应用与底层研究。
举个例子：
假设你是后端开发，你就可以去学习微服务的技术栈，springboot、dubbo、docker、hadoop都可以去学习。除此之外，设计模式，redis原理都可以去学习研究，只有这样当你去面试的时候，你有很多话题和故事讲给别人听，你的专长研究既可以让你说业务场景，你又可以讲底层原理，对答如流。
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经过上面的训练，已经具备了解决问题、快速学习、编写代码能力，也就是具备软件工程师的职业素养和扎实基本功。
这时候，进入互联网公司开启职业道路，你将会很快有产出，不会陷入徘徊自闭的状态。更何况，你的职业素养已经能够让你遇到问题，能快速的学习克服困难。但是，要是让你去参加面试可不一定能独善其身，毕竟工作拧螺丝，面试造火箭可不能疏忽大意。
接下来，重点讲一下如何应对面试？
面试也就是把自己卖出去，让别人觉得你值。简历是至关重要的环节，所有的知识和技能全都是围绕它展开，否则毫无意义。因为在面试中，面试官关心你有什么，也就是面试完全围绕着你会的东西展开提问，所以你就把你的优势发挥到极致就行。
环节一：准备简历
简历一定要认真对待，一定要简介精炼，尽可能把内容压缩到一页，毕竟简历筛选就30秒不到。这时候，简历排版、简历字体、简历模板都有讲究，细节决定成败。
在写简历的时候，主要分为个人资料、实习经历、项目经历、专业技能。其实，没什么技巧，参考STAR原则，重点体现你在项目中的价值和思考。
- 要体现做了什么事情？
- 遇到什么困难？
- 怎么解决的？
- 产出是什么？
假设有读者需要简历模板，可关注提供给大家。
环节二：梳理知识体系和刷面经
以前，学习知识是零散的，学习策略更多是面向解决问题，以至于知识不系统，表达逻辑层次有限。面试官逻辑思维强，所以你必须做好充足准备才能脱颖而出。
最好的策略就是梳理知识体系和准备面经，我们都知道要是你面试官问的问题是你刚好熟悉的问题，你岂不是轻松闯关成功？所以，准备考纲、梳理知识体系、疯狂刷题这就是最好的策略。
按照互联网面试流程大多数分为三轮面。
一轮面试：主要是考察计算机基础知识和擅长语言基础知识，重点考察数据结构/算法、网络编程、擅长语言基础。但是，绝对不是死记硬背的东西，一定是深度和广度紧密结合，环环相扣直到把你肚子里的东西全部挖出来。
举个例子：
- 获取链表倒数第N个节点的值，只许遍历一次。
- 有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M，返回频数最高的100个词。
- 谈谈HashMap，说下它们的数据结构？
- Key在HashCode取余以后，它可能全部堆积在某几个Key对应的链表上，这样就会造成该数据结构存储或者查询低效，那怎么解决呢？
- 为什么会链表要变成红黑树，什么时候从链表变成红黑树，什么时候从红黑树变回链表？
- 假设多个线程并发访问，那可能造成容器更新或者操作出现问题？
- 除了使用synchronized加同步锁，还有没有其他办法解决呢？
- 为什么采用CAS，能说一下ConcurrentHashMap的具体实现吗？
你会发现每个问题都是环环相扣，从简单到难，目的就是挖掘出你的极限。大多数情况都是，从数据结构/算法入手，扩展到编程语言特性，再扩展到并发/网络编程不断进行深挖。当直接问实际用法应试者答不出来的时候，就会再次引入到计算机基础知识，这样不断反复调度试探应试者的是深度和广度。
二轮面试：这轮考察实习/项目经历，重点考察你的面试储备。众所周知，大部分应届生项目经验十分有限，大多数是图书馆管理系统、电商系统这样。重点说一下应对策略，可以去网上找你做的项目可能遇到的领域难题，去找解决办法，最终扩展补充到你的项目中。
三轮面试：这轮面试更多是经理考察应试者的基础能力。也就是逻辑思维、抗压、时间管理等基础能力，看下是否能融入团队，毕竟适合团队的才是最好的。
这里主要讲了思路和应对策略，至于篇幅有限，面试题只能读者自己梳理，假设有需要后续再聊。大体的思路：
- 梳理知识体系看面试可能考哪些东西？
- 去网上搜寻和整理面试题？
- 把数据结构/算法、并发编程、网络编程串联起来，还要学会理论知识和实际实战中来回串联。
总之，作为普通学校的同学，你只有花更加多的时间在项目实战中，实习/打比赛/逛开源社区，这些时间让你更快接近成为职业软件工程师。当机会来临的时候，你抓住机会就踏入大厂的大门了，幸运永远不会无缘无故眷顾你。
