【碎碎念】北漂的20岁就要结束啦

作者分享了从大学毕业到加入一家公司成为全职员工的经历。他加入了FE团队,开始学习公司的开发流程和代码规范,并着手参与实际项目。在新人培训期间,对未来进行了思考和展望。

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6.28

上车了,收拾心情背上行李,我走了

可能是毕业季,也可能是入职高峰期,这段时间到北京的列车车票十分热销。好不容易找到一辆傍晚的车,硬卧硬座都已没了,只能勒紧裤腰带买了软卧,也好好享受下入职前最后的清净生活。绿皮火车一路北上,也不知道啥时候跨过的长江黄河,第二天一睁眼已快抵达北京了。

这是我第二次来北京,上一次来北京是去年的事情了。那时候我们充满信心在北京准备着英特尔的决赛。也是很狗血的剧情,决赛当天成绩揭晓的那一刻我突然间流下了鼻血。然而最后的成绩却并不是很理想,所以今年我又来到了北京,只是换了一种身份。

我以为流鼻血偶然,真的没想到今年到达北京的几天后,鼻血再次不期而至。到现在我敲下这行文字的时候,我的鼻子还在用纸巾堵着。北京的天气确实特别干燥,从小生活在南方小城的我早已习惯了每天都很湿润的空气和突然暴风雨的惊喜。在北京,雨很少,一阵一阵的,不像南方春夏的梅雨。这样一说,好像以后再难见着这梅雨天气了。

7.03

这一天入职了,正式向自己的学生身份做了告别。这天我加入了一个首次招募应届生的FE团队,团队的其他成员工作经验都是相当的丰富,我加入之后男女比例正式到达1:1,哈哈哈只是他们大多已经结婚了,现在的话题基本都是围绕小孩子的生活的。我本科生,98年,在这个团队确实有点另类。那天下午,leader给我分配了我的mentormentor给我了一个项目,让我运行起来并熟悉熟悉项目代码。

当然,我很快就搭好了环境,并看了项目的部分源码,大体了解了一下项目的模块构成。于是第二天就参与了项目的迭代开发。这段时间学到的东西有很多,比如git提交规范(虽然在去年和大黄老鼠的合作项目中已经学习了这些),代码编写规范等等。

公司有自己的一套代码编写规范,包括缩进,命名,组件方法顺序等等。以前我使用的是eslint,有点类似,但还是有很多不同。所以刚开始在提交代码评审时经常忘了利用fecs控制一下代码风格,评审就经常-1,-1…

看团队内部wiki也是一种享受,可以了解到很多现在开发的这个项目曾经踩过的一些坑,哈哈哈有很多也是我以前踩过的,真的有一种找到组织的感觉。在我们学校做前端的同学其实并不是很多,所以平时开发基本是自己一个人通过git开发,并没有团队协作的概念。也因此我上手这个项目的时候有很多方法有需求了都是自己直接编代码实现,在评审的时候leader说其实这些方法在公共模块中有实现,可以调以前的方法。其实一个项目太大了,公共模块内的方法太多了确实不太好找。只能根据命名直觉去command + f 去慢慢尝试。

看了项目axios的封装和页面权限控制,学习到了很多新的写法。比如起一个node服务配合router控制前端页面权限等等等等,其实有很多东西可以让我去学习。公司的内部学习平台也有很多相关技术课程,都是业界大牛的课。

其实mentor交给我的任务有认真去做,但是刚来对需求没有很深的了解,也因为新人培训缺席了一次需求评审,所以很多细节上的问题mentor帮我处理好了。很感谢能够遇到这么优秀这么热情的mentor。周五mentor交给我一个比较老的项目,是传统的前后端耦合的项目。项目也是很大,有很多子模块需要启动,但是还好我有Java功底,只花了不到一个小时就搞好环境启动了,哈哈哈也让mentor小小的惊讶了一把,毕竟他给了我一天的时间。
下周就要做这个老项目了,需要兼容IE8,需要用JQuery做组件。以前从来没有兼容到IE8的需求,看来下周又可以学习到很多新知识。

这周大部分时间都在参加新人培训,JOJO老师的课很精彩也很有意思。这三天对自己的未来也是思考了很多,上周写了一封信留给转正后的自己。这一周描绘了自己10年后的生活:我希望能够自由自在的在海边听着周董的新专辑,吹着凉爽的海风躺在沙滩椅上。

就要21岁啦,一切都会越来越好的!说一句JOJO上课时说的话我们共勉吧:当我们遇到困难和挫折时,希望能大声对自己说一句:没关系!我正在成长!

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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