自建自改的网站： https://chise.hachiroku.uk/zh/
不过可能 OP 还是会觉得花哨吧，我觉得网站上还是要放一点图片来增加观赏性的。

数据存储的方法需要平衡数据的成本与数据的价值。如果一个数据很少会被访问，那么合理的方法是把它放到比较冷的数据仓库中，比如 HDD ，甚至 HDD 上的压缩包，这些数据要提取显然需要花费更多的时间。国内很多单位对数据价值和存储的成本并没有很好的考量，可能只是为了方便开发就没有使用这种机制。

大公司可以问同事，尤其是以前负责过的人。如果没有同事知道，建议首先了解业务表面业务逻辑，然后针对每一个使用场景进行调用链追踪。一定一个函数一个函数看过去，记得留痕迹，不一定要是思维导图，Ctrl CV 一个定义所在文件的名称和位置就行，时间紧任务重的情况下，没空制图的。

在链路上函数全部看完后，可以对进程、线程、微服务、组件、类、方法等的功能和构建及析构做一个概括，尤其是在调用链上的位置和作用，然后依据这些概括，再进行聚类，比方说业务处理逻辑控制、鉴权、调用外部资源等……

第一条线会比较困难，因为啥都不知道。梳理的多了以后，就会越来越快。有的时候甚至能快速看出代码中不同年代的特征，也是方便理解的一个标志，因为同一时期的代码往往有一定相似性。

这个方法我自己的经历是能在短期（一两个月）内完成的，如果代码量在几万甚至十几万且没有帮助的情况下，超短期我觉得不现实。还有，这感觉算不上“超大型项目”，真的超大型项目从硬件到操作系统到虚拟化都可以是项目的一部分，代码也是百万甚至千万行级别的。

一定要说的话 Github Copilot ，可以先访问声明，然后在要写定义的地方开始打，有的时候能正常猜测补全。坏处是要点钱，然后是联网的。不联网的有 Tabnine ，但是准确度差。这都是基于深度学习的产品。

不过 C++本来就是自由度比较高的语言，一个迭代遍历三四种不同时期写法的，真的复杂或者长期迭代的代码别说程序和 AI 了，受过专业训练的人看都头疼的。

文科生不适合学 AI 。不管是不是深度学习，人工智能的基础都是数学、逻辑、以及数学和逻辑的结合。如果想要学习深度学习，那更是数学占大头的地方，还要加上生物学和物理的一些理论……如果确实想要学习 AI ，建议先修完高数，然后可以试试跟着教程学 Python 。

举一个看起来极端，但是实际上完全可能的情况：
开着车听着歌，突发疾病人不知道了，但是身体却狠狠踩上了油门。车冲破几十米围栏，撞到非机动车道上三十几个人，10 死 10 重伤 10 轻伤，还干倒一个红绿灯杆子，倒下压到路过的一辆保时捷，最糟糕的是人没死，救活了。
此时有几千万的赔偿额，

比起其他人来说，确实是没有那么大的意义。但是以商业医疗保险为例，费用很可能是几十万甚至上百万，这是一般家庭资产非常大的部分。再比如路上出了主责的事故，运气不好修车都要几百万。所以，“常见理赔金额自己都能掏的起”其实是个不小的数，没有几百万真不太能说这个话。

至于理赔概率的问题，可以了解一下精算这个行业。相同保障下，保险公司对不同的人给出的保费是不同的。比较典型的例子就是车出险后第二年保费会涨好多，有基础病/遗传病家族史和人保费也会更高。

另一方面，人在世界上活着，是时刻存在危险的，高铁可能追尾，飞机可能失事，走在路上可能就会莫名其妙被路上飞的车子撞了。我不认为这个世界上存在不面临危险的人。

最后说起来，不仅是一般群众，大量有钱人，乃至保险公司以及也会给自己买保险（再保险），因为有些风险即使发生概率小，一旦发生真的很难承受。

如果只是初学，建议本地，因为很多事情都很可控。在已有 Windows 笔记本的情况下，完全不需要配合云服务器啊，除非你的代码有涉及到某种只有 Linux 才有的东西，这种是不多的。

读老代码肯定非常有用！前段时间追溯一个 20 年老代码的时候这功能真的求之不得。
不过，目前对重载，尤其是重载+类方法混杂的支持如何呢？

解放军 904 医院常州医疗区是全军精神卫生中心，号不算难挂，水平也还不错。

@Livid 这个 Feed 刚才查看 VXNA 创建了一大堆发布时间一模一样的文章，而且全部 404 。

@Livid 已正常开始聚合，十分感谢！

@Livid 可以麻烦站长确认一下具体是什么原因阻止收录吗……我这边送 RSS 阅读器已经看不到报错了，自行检查也暂时找不到格式上的错误，但是 VXNA 上还是一条都看不到 orz

@Mmagicode 刚实习完 还在刷新 先给个领英吧 https://www.linkedin.com/in/c8620/ 回头微信发你刷新好的。如果你确实基础开发不错，也可以考虑投芯片公司？我感觉 ARM 发面试比例挺高的，这几年实习投他家基本都发了。

@Mmagicode 不太会。有竞赛成绩、有落地项目、有实习经历，应该毕业就工作了。

同秋招应届，刚刚结束暑期实习。认真看完了简历，能感觉到题主在大学阶段付出的汗水。

单从简历方面，我建议少写一些东西，把简历内容压缩到一页。很多内容其实是重复的，而且一些描述也觉得不太摸得着头脑，比如“优化性能以要求达到 cpu 200%的性能”，不知道要如何理解。除此以外，感觉到很多内容有点像找内容充数 - 最好是量化成就，比如说实现了性能 100%的提升。

我自己觉得，一份好的简历，要能从描述中看到自信，让阅读的人从尽可能简单的描述中看到背后的技术能力和成就。目前简历上列举的实习经历和项目，乍一看很唬人，但是仔细一看一分析却又会觉得好像也就那样。学习类的项目，如果不是特别复杂的学科和领域且有一些成果（比如我自己曾有过一个 PBR 的项目），建议写进技术栈里。

简历里有一些用词不完全准确，比如 ICPC 现在和 ACM 已经没有关系了。有些知识大企业是默认求职者需要会的，比如如何使用 git 。感觉得到你有好几段经历与华为相关，考虑过华为吗？他们的应届生薪资可能是行业顶尖的了。

不过如前面的回复所述，我也建议深造。主要是从目前简历上看，并没有很多真正“创造”出很多东西，基本都是在既有的一个框架上修改；很多项目，包括实习经历，感觉也都是在学习如何去做一件事情，而不是利用自己学到的知识去改进、创造、落地。如果能申请到研究生，那么多出来的几年可以尝试做一点实事出来，比如发论文、创建开源项目、或向已有的代码仓贡献。

以上是我的浅薄观点，还请题主及各位大佬指正。

虽然理论上通过偏移能获得更改后的结构体中原来元素的位置，但是一来 B 编译时知晓的结构和内部元素已经发生了一定的改变，二来在 C++进行基本的内存操作，尤其是对一个类的实体进行，本身就是一种比较危险的行为。如果编译 B 真的那么麻烦，A 的更改不如回滚。

@Livid 好的，感谢🙏

如果一定要用国内对比国外，目前很多公司能做起来其中很大一部分是因为国外的产品进不来。竞争不充分，大家都有水分，那么水分就不会被榨干。以数据库来说，国内的一大堆自研数据库性能和稳定性都打不过十几年前甚至二十年前的 Db2 ，但是国内大量 Db2 系统却都在转国产数据库系统让运维受罪。