NGD-SLAM(二)
2025/12/17 23:00:13
1、个人情况
姓名，性别，年龄，工作经验，邮箱，联系方式学校、学历、专业竞赛、获奖、班干部
2、个人技术栈
尽量详细的去展示每一个技术栈
1、JVM的写法：技术服务于项目。
2、写法的底气问题。谓词。肯定词。
3、技术技术，基础扎实、多线程这块如何写！！
怎么证明你的基础扎实！！！—客观！！不要写太多主观的东西。
1）精通、熟悉Java的核心，多年一线开发经验。熟练运用设计模式，具备良好的编程能力
2）对集合、线程、IO有深入的理解、并且熟练掌握设计模式，并在项目中有运用。
3）熟悉并发编程、熟悉JUC、对锁机制、ThreadLocal等等有深入的理解及运用。
4、核心框架、源码类要涉及到细节。
5、中间件与解决方案、微服务、性能调优
技术服务于项目、项目对技术进行加持。
微服务：（SpringCloud、SpringCloudAlibaba、Dubbo）
熟悉、精通 SpringCloud、SpringCloudAlibaba、Dubbo等微服务框架，对（XXX，nacos、sentiel、gateway）等组件有深入的理解及运用。参与项目中的服务划分、服务治理、服务分层，对SpringCloud相关的源码有深入的理解。
分布式解决方案：
分布式事务、分布式锁、分布式ID、分布式消息、顺序，幂等，等。（项目对技术进行加持）
性能调优：（MySQL、JVM、多线程）
熟悉MySQL、对MySQL的索引、事务、锁机制、存储引擎等有深入的了解，参与过项目中的SQL优化，熟悉MySQL的执行计划，有生产环境SQL优化的完整的思路及经验，对大数据的查询有优化经验。
中间件
熟悉Redis、底层原理、IO模型，持久化机制，哨兵、集群。对Redis集群搭建有实际的项目经验。分布式锁的经验（Redission +Springboot集成的Redis， template）、缓存方案，缓存一致性方案、分布式锁的方案，分布式ID
MQ（rocketmq、RabbitMQ、Kafka）:底层原理、底层机制、集群机制。异步、解耦、流量削峰。擅长解决消息丢失、重复消费（幂等性处理）、消息顺序问题。RocketMQ、RabbitMQ，延时处理，延时计算。
展示技术的优势和细节（引导面试官）
中场休息5分钟（9点15开始下节课）
技术栈是越多越好，还是精简好？
1、不着急找工作，体系储备。主流的技术栈越多越好。完善自己的技术体系
2、着急的同学，面试突击课。抓重点，类似的技术栈选一个，面试突击（八股文）、选择2~3个技术点作为自己精通
技术的优先排序：（代表李老师、我的服务学员反馈）
第一优先级：
JavaSE等基础（集合、线程、IO）、Spring（核心框架、原理）、MySQL、多线程、中间件（Redis、MQ）、SpringCloud微服务组件
第二优先级
JVM、分布式解决方案、nginx、docker、ES、netty、K8S、linux、设计模式
第三优先级：
maven、git、mycat、fastdfs、。。。
根据不同的行业修改个人技术栈
电商、互联网类
优先级别：分布式解决方案—重要性提高了
银行、金融类
MQ>Redis
风险部门
安全性+高可用>高并发，框架比较落后（微服务框架、方案）
分布式解决方案—相对比互联网降低、多线程降低，JVM提高。
制造业、物联网类
需要关注的重点：
多线程、异步、JVM、Netty、IO、网络、协议这块。TCP。计算机基础（考研类408课）
弱化：分布式解决方案弱化。
3、工作、项目经历
工作经历
这里应该要简洁，A公司 2023年1月~2024年7月 从事Java后端开发。
公司名称、时间、职位。跳槽频繁。不要出现不满一年的工作经历。（刚入行前3年）
项目名称
XXX管理平台 --不行
从项目中了解项目的具体的内容。
XXX公司的—财富管理平台
项目描述
切记不要记流水账！切记不要记流水账！切记不要记流水账！
通过3,4句话，重点 突出（项目价值）：项目主要解决了什么问题、针对的人员、提供了行业解决方案。
技术核心内容：数据量。
这个是我参与一个XXXX信用卡系统（面向日活跃用户200万信用卡交易）、确保大促、秒杀等系统平稳运行，日均万级交易的系统可靠性达到99.99%。主要参与解决分布式系统下的高可用、高并发以及数据丢失等工作。
项目技术架构
罗列技术栈有哪些：springboot、springcloud、mysql、JUC、Redis。。。。。。
项目职责描述（重点）
突出贡献。职责：组长、技术经历、项目经理。
分条去展示。（1、2、3、4、5这种）
7~8条以上。具体的细节，细节约细越好。
举例子：
电商类项目：
项目采用XXXX。运用了Redis缓存，把热点数据，消耗性能的数据进行缓存，提高系统的响应时间。
消息推送模块开发：引入RocketMQ消息中间件，对项目进行解耦、实现了消息延时、削峰填谷的业务场景。加入Netty框架、基于websocket协议。重点解决了消息的ACK确认，消息的顺序，同时MQ才用双主双从架构确保高可用。
实现了自定义协议栈，基于TCP的。
简单的项目：
获取个人信息 （根据用户ID） 怎么做？安全性
接口：userID去获取！！！userId（1,2,3,4,5,6,7，8,9） 用token来做。
userid 登录(短信验证码、)—》token。
项目难点亮点（重点）
要写就写好！全流程理解。要么就不写！
哪些方面：性能调优、架构重构、架构设计、BUG排查和解决。
性能调优：《分布式解决方案与实战 》
SQL优化-- >数据放缓存，
多线程，JVM。
架构重构：《架构案例设计》
根据最近的行业调研和招聘数据，AI的发展确实对Java工程师提出了新挑战，但也带来了明确的转型机遇。其现状可概括为：市场分化明显，初级岗位收缩，但“Java+AI”的复合型人才需求正在崛起。
🛠️ 给Java工程师的转型行动建议
转变核心角色定位
- 目标应从“业务代码实现者”转向 “智能系统构建者” 或 “AI与业务的中枢架构师” 。这意味着你的核心价值在于设计能容纳AI能力的系统、确保其稳定高效运行，并深刻理解业务以找到AI的最佳落地场景
构建“Java + AI”双技能栈：
巩固Java深度：深入JVM性能调优、分布式系统设计，这是你区别于纯AI算法工程师的基石。
学习AI应用层技术：不必从零开始研究算法。优先学习如何使用AI工具和框架，例如：
Prompt Engineering（提示词工程）：高效驱动大模型的关键技能。
AI应用框架：学习 LangChain4J、Spring AI 等，掌握在Java中集成和调度AI模型的方法。
向量数据库：了解Milvus等，这是构建AI语义搜索、推荐系统的基础。
从“用AI辅助编程”开始实践
- 立即在日常工作中使用GitHub Copilot等工具，亲身体验其如何改变工作流。同时，警惕过度依赖，将节约出的时间用于更高层的设计和优化工作。
选择垂直领域深耕
- 将你的Java经验与某个行业（如金融、医疗、工业物联网）结合，成为既懂行业业务又懂AI落地解决方案的专家，这会形成强大的竞争壁垒。
因此捕获AI，掌握技术是关键，让AI成为我们最便利的工具.
一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！
如何学习AGI大模型？
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取
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一、2025最新大模型学习路线
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。
L2级别：AI大模型RAG应用开发工程
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。
L4级别：大模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。
二、大模型经典PDF书籍
书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）
三、大模型视频教程
对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。
四、大模型项目实战
学以致用，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。
五、大模型面试题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
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