工作压力大时，我通常会选择几种方式放松自己：一是和朋友聊天，把烦心事说出来，获得共鸣和建议；二是出去运动，无论跑步、健身还是打球，让身体动起来释放压力；三是好好睡一觉，让身心都得到恢复。通过这些方法，我能把紧绷的情绪慢慢消化掉，让自己恢复平静和专注，更有精力去面对接下来的工作。

如果不上班，我想做的事情很简单但很理想化：先攒到自己的原始积累，然后开始投资，一部分投红利资产靠分红吃利息维持基本生活，一部分投成长标的做长期增值。这样收入结构更稳，也不必被某个岗位或公司绑定。剩下的时间就用来享受生活、学习新东西、旅行、运动、探索感兴趣的领域，不用被早晚打卡束缚。这大概就是我理想中“立项后的日子”——既能保证现金流，也能保持自由。

我研发岗实习的时候也干过不少离谱的活。比如明明岗位写的是“后端开发”，结果入职第一周就在搭服务器、买网线、装插座，像个机房运维+采购。项目忙的时候还得去测网络、搬工位、帮产品整理需求文档，甚至替测试写用例

为了入行AI岗，我学了李宏毅老师的AI课程。之前对深度学习、模型训练只停留在概念层面，通过系统学习从基础的ML到CNN、RNN、Transformer都有覆盖，还能跟着实作作业把模型跑起来。最大的收获是弄懂了“为什么这样设计”“怎么优化效果”这些背后的思路，而不是只会调包。课程结束后，我再去刷论文、看Kaggle项目就不再一脸懵了，也更有信心往AI方向继续走。

我的第一个项目是 MIT 6.824 分布式系统课程里的 Raft 共识协议实现。主要做的是在多副本节点之间保证数据一致性，包括 Leader 选举、日志复制、心跳机制、故障恢复等核心逻辑。项目用 Go 写，节点之间用 RPC 通信，最终实现了一个容错的一致性分布式状态机，还通过了 6.824 官方测试。这个项目让我真正理解了分布式一致性、CAP、故障处理这些概念，也算是我入门分布式系统的重要一课。

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我的感受是：AI让思考变深了。以前学习知识、看书，经常遇到看不懂、没人答疑的情况，于是很多疑点就跳过去了，理解也停留在表面。现在遇到不懂的地方可以随时问AI，不仅能得到解释，还能追问背景、例子、反例和延伸内容。这样一来，思考链条更完整，理解更扎实。AI不是替代思考，而是让思考有了工具和路径，能从“看不懂所以算了”变成“看懂了还能继续往下想”。总体来说，是深化了而不是浅化了。

在我待过的一家垃圾公司，出差简直是折磨。车票？不给报。只报住宿，连车费都算你个人献爱心。到了现场还得自己想办法把设备弄好，结果网线、插座、接口线这些配件全都要自己掏钱买。最离谱的是，公司理直气壮：“这些不属于公司报销范围。”好家伙，感情我不仅要付费上班，还得自带工具包。最后出差一趟，不只是赚不到钱，还要倒贴。

ACM/ICPC、蓝桥杯、MathorCup、全国大学生电子设计竞赛、谷歌代码挑战赛（Google Code Jam）、华为软件精英挑战赛、LeetCode竞赛、Kaggle数据竞赛、微软Imagine Cup、字节跳动算法大赛。

分享一道经典手撕题：合并两个有序链表。要求不使用额外数组，直接操作链表节点实现合并。思路是用双指针分别指向两个链表头，每次比较节点值，把小的接到新链表尾部，直到某个链表遍历完，再接上剩余节点。考察点不仅是链表操作能力，还考察边界处理（空链表、单节点链表）和代码整洁度。

贾扬清的简历， 真正的大神，简历从来没有花里胡哨的名字，简历上全是令人膜拜的内容。

2026年，人工智能、绿色能源、新材料、半导体和医疗健康等行业仍然有成长空间，技术驱动和政策扶持会带来更多机会。而传统能源、部分低端制造、过度依赖线下的零售可能会继续承压，被效率和智能化替代。服务行业也会分化，高附加值的咨询、教育、创意内容可能更吃香，重复性劳动力岗位则可能萎缩。总之，行业好坏不只是看风口，更要看技术革新、政策支持和市场需求三者叠加的方向。

去年立下的flag挺豪横：要自律、要早睡、要健身、要读书、要提升专业能力…结果现实告诉我，flag不是倒了，而是被风吹走了，大部分都只完成了10%-30%。不过也不是没有收获：比以前更知道自己卡在哪、想要啥、擅长啥。今年就不整虚的了，小目标更落地：少熬夜、多运动、坚持学习新东西(没空的时候也要每天挤出10分钟看b站大学)，给自己一点留白，也给生活一点弹性。完成多少算多少，但至少不要原地踏步。毕竟成长不是冲刺，是长跑。

看你们算法八股背得飞起，面试一问三连，一边实习一边刷题，我这边还在跟“如何保持心情稳定”斗智斗勇。技术卷不过你们，只能开始卷睡眠、卷喝水、卷早睡、卷心态，把生活质量拉满。没办法，总得在某个维度赢回来一点点尊严吧。等哪天生活卷明白了，再回来挑战你们的技术场！