1.转一篇我自动化学院老乡的源码秋招30w+的心得
2.前端工程师必备十大网站
3.Java开发者必备的10大学习网站，送给入门学习java的源码你，请收下！源码
4.11个编程学习及刷题网站！源码
5.七爪源码：LeetCode - 从排序列表中删除重复项

转一篇我自动化学院老乡的源码秋招30w+的心得

       文章并非炫耀南信大研究生的薪资水平，这并非普遍现象；也不是源码塔罗 app 源码鼓动大家投身高强度互联网开发工作；而是告诉大家，只要在南信大“双一流”平台上努力，源码研究生阶段的源码学习并不会比某邮、某电、源码某的源码研究生差太多。就像南工大一样，源码我的源码同事和师弟在阿里等公司工作，南工大计软院也不差。源码问题的源码关键在于个人努力，而非学校。源码

       送给在校的南信大研究生们：别沾沾自喜于自己就读于双一流高校，千万别把读研当作玩乐，否则研一玩、研二混、研三开始自责，抱怨南信大这一平台、抱怨南信大远不如某某邮、某某电、某某。

       首先：这种薪资待遇在南信大研究生里是否普遍？答案当然是否定。很多人喜欢拿某邮、某电、某的研究生高薪与南信大nuister低薪做比较，得出南信大工科研究生工资低、找工作困难的结论。然而，这样的情况极为罕见。在某些知乎、贴吧微博黑子的言论里，却将南信大工科研究生工资低、找不到工作作为事实。

       截止到年月日，据我所知，南信大电信院、计软院、源码图库自动化学院研究生大部分偏重理论，实习机会不多，导致这些学院的研究生毕业后从事的非开发类工作较多。

       某些知乎、贴吧微博黑子开始拿南信大非开发类的薪资去对比某某邮、某某电、某某开发类的薪资。如果你在南信大学开发类的技术工作，大部分人都是从k、k起步，即便你不是南信大的研究生，其他一般高校的毕业生也差不多。

       其次：南信大目前与某某邮、某某电、某某的差距在哪里？

       ————————————————————大厂的认同，大厂不仅仅只有阿里、腾讯、华为。我们电信院除非是码农才有可能进这些公司，那我们电信院考电信院干嘛，何不考计软院呢？我读研的时候，连海康威视这样的企业都不来南信大校招，我们nuister缺的就是一个‘’头衔。现在呢？我毕业的时候，海康、大华都来了，我的电信院师弟们陆续拿到了“AMD”、“大疆”、“小米”等的offer。现在电信院需要进步的是如何大批量培养优秀人才，大批量送这些企业，时间会证明：南信大为什么叫做南京信息工程大学。

       实话实说，截止到现在，喷子和黑子眼中的大厂“腾讯”、“华为”并不太认同南信大研究生的质量。准确地说，并不太了解南信大研究生、本科生的atv 源码质量。因此，在届本科生新增加了“华为班”、“腾讯班”，包实习的那种。说白了，也就是南信大要让更多的nuister让那些大厂明白：其实南信大优秀的本科生、研究生们也不差！！

       贴一张年本科理科的投档线统计，黑子们不会以为学校不给你解封、学校不给你点外卖、学校不给你啥啥，把学习和生活中的失败发泄到贴吧、知乎、微博上就能动摇那些对南信大充满向往的学弟学妹们吗吧？还快跑？快跑？快跑？

       最后：物以类聚、人以群分。为什么我身边的师弟师妹大都是年薪w+，甚至几个w+，到你们某些人眼里南信大研究生就是底薪低能了？

       希望那些对南信大充满向往的准研究生们也千万别被这w+的年薪冲昏头脑、这不代表普遍。尤其是电信院、计软院、自动化学院其实这几年报考人数还是蛮多的、尤其是计软院。报考请结合自身能力量力而行。

       至于那些正在读研的准研究生们：开发是高薪的为数不多的出路，开发也不仅仅是我这里说的大数据开发、我干的前端开发、电信院也有fpga开发、算法岗位开发、图像处理开发等等。开发大概率意味着如果你想要高薪，至少研一的时候就要开始准备学技术，研一研二在保证毕业的前提下，要反复刷技术、刷面试题，有机会的还要去实习实习。这样拿w+的概率才大，这也意味着你读研的植树源码时候别人还在吃喝玩乐你在学技术、别人缩在被窝里睡懒觉、你在赶去实习公司的地铁上。这也意味着可能你工作后大概率会，大概率会加班。也并不是所有人都向往大厂的生活，至少我本人不羡慕。

       下面是他刚刚考上自动化学院（那个时候还叫信控院），他问我什么最赚钱，我跟老乡说：码农赚钱，算法类大数据类的码农更赚钱。

       部分微信聊天记录：

       我老乡的贴吧原文：

       楼主秋招算是顺利结束，目前到手的offer里面，最高总包年薪是 w（不算杭州 3w + 3w 人才补贴），公积金全额 * %。趁国庆没什么事，写一点面经给计算机的或者想转计算机的学弟学妹们，仅当参考。

       先下个我个人的结论，以我秋招的所见所感，南信大的学生真不差，南信大这个牌子也能达到大厂及格线，只是学校的培养体系所培养出来的孩子横向的项目实践能力普遍太弱了。大家多花点时间，最好找个实习，有很大机会进互联网中厂甚至大厂。

       说一下我个人的情况，本人是非科班硕，计算机几乎零基础（本科学过一点 C 语言），花了大约一年时间自学 Java 和 大数据。针对Java、MySQL、Redis、设计模式、计算机网络、操作系统等内容，我看了 CSNotes 和 JavaGuide 这两大著名八股文项目，百度或者 GitHub 就能搜到，JVM 和 JUC 部分我看了黑马满一航的视频（比较适合新手）以及《深入理解Java虚拟机》和《Java并发编程的艺术》这两本书，看完应付面试足够。mybites源码大数据（Hadoop、Flink、Spark、Kafka）看了尚硅谷全套视频。尤其是Kafka，我研究过源码，然后面试官都挺喜欢问这个的，这算是我的加分项，所以我建议有时间可以看看Spring、Hadoop等框架源码。

       其实非科班的我最头疼的就是算法题，刚开始一头雾水，复杂度都不知道是什么，然后我到LeetCode上面刷“剑指offer”，几乎全程背诵 Krahets 的题解（真的是一点思路都没有）。慢慢的背多了，自己也能摸索出一些套路，后面连着背+理解刷了剑指offer和Leetcode有道，道应付大厂的普通题目绰绰有余了。

       另外就是实习，我在秋招前找了份实习工作，没学到什么技术，但是我觉得实习至关重要，比大部分比赛都重要，几乎每个面试官都喜欢深挖实习的项目，如果他们看不到项目就会一直问你基础，一道答不出来几乎凉凉，风险太大。

       最后秋招前的突击阶段，我花了很大精力在牛客网上，牛客有很多真实面经（基本无答案），我就看面经的问题，顺着问题自己心里面默答，如果发现这题不会，我就去立刻百度。大多数面试都是这种八股文 + 项目 + 算法题！

       转码过程挺艰辛的，但是终究有回报。希望学弟学妹们珍惜你的时间，好好努力。

前端工程师必备十大网站

       GitHub

       这个网站汇集了大量优质开源项目，像是Linux、React、Vue、Webpack、JQuery等，你能够轻松获取源码并为项目提交拉取请求，成为项目的贡献者，这种体验非常酷。

       MDN web docs

       这里提供了HTML、CSS、JavaScript等语言详尽的文档和API，包含实例代码，方便你学习和使用。

       稀土掘金

       这是一个充满活力的技术社区，每天都有大量的技术文章发布，是前端工程师们交流分享的平台。

       交互式教程网站

       这是一个公益性质的网站，提供交互式的教程，通过完成不同任务，你的知识和技能可以得到逐步提升。

       知识问答平台

       无论是学习还是工作中遇到的问题，这里都能找到答案，是一个学习交流的宝库。

       npm

       这里有大量的JavaScript类库资源，解决新需求时可以快速查找相关类库，直接应用。

       segmentfault

       这个社区同样非常活跃，内容丰富，是技术学习和交流的好地方。

       前端必备网站推荐

       这十个网站为前端工程师们提供了丰富的资源和交流平台，包括开源项目、文档教程、问答社区和类库资源等，无论是学习还是工作都大有裨益。

       LeetCode

       如果你对算法感兴趣，或者计划参加大公司面试，强烈推荐刷LeetCode网站，提升算法能力。

Java开发者必备的大学习网站，送给入门学习java的你，请收下！

       对于Java开发者而言，掌握学习资源是提升技能的关键。以下是一些必备的网站，无论你是初学者还是经验丰富的开发者，它们都能提供信息、教程、解答问题以及面试准备资源。

       1. Stack overflow (www.stackoverflow.com)

       作为程序员的圣地，Stack overflow提供技术问答和代码片段，无论是学习API还是编程技巧，都能在这里找到。社交功能让你能够关注热门话题，提升学习效率。

       2. DZone (www.dzone.com)

       这个平台汇聚了开发者分享的博客文章，内容丰富，适合探索和发现新知识。

       3. LeetCode (www.leetcode.com)

       面试时的算法问题解决方案可以在这里找到，它还提供在线代码测试，对提升编程能力大有裨益。

       4. Java SE技术文档 (docs.oracle.com/javase/)

       官方文档是学习和查阅Java SE API的权威来源，即使是资深开发者也能从中获益匪浅。

       5. Github (www.github.com)

       不仅用于项目托管，也是学习流行Java库和框架的绝佳平台，通过开源项目实践学习。

       6. Coursera (www.coursera.org)

       提供高质量的视频课程，适合通过顶尖大学教授的指导深化计算机科学知识。

       7. Java World

       深入的Java教程和丰富的插图，适合深度学习和研究。

       8. DevStore

       开发者服务商店，提供第三方服务评测和源码学习，帮助找到适合的工具。

       9. Wikipedia维基百科 (www.wikipedia.org)

       查询和学习概念的权威平台，为写作和概念理解提供广泛资料。

       . Program Creek (www.programcreek.com)

       规模虽小，但维护良好，内容独特且包含实用插图，适合寻找独特视角的Java开发者。

个编程学习及刷题网站！

       编程学习之路，你需要的不仅仅是教材，更需要一个适合自己的学习工具库。下面，就为你揭示个编程学习和实战提升的宝藏网站，它们将助你踏上编程之旅，提升学习效率。

       一、课程学习平台

       1. 菜鸟教程 (Runoob)：作为新手入门的启蒙之地，菜鸟教程由Runoob开发，汇集了Python、JavaScript、C++等多门编程语言的详尽文档，案例丰富，简单易懂。无论是基础概念还是实战案例，都能让你对编程有一个初步的认知。

       2. W3Schools：这个一站式学习平台，提供从HTML、CSS到高级JS、PHP等的全面教程。JavaScript教程详细全面，无论是初学者还是进阶者，都能在此找到所需内容，是免费学习的优质资源。

       3. Mogucourse：慕课网的课程覆盖全面，包括前端、后端、移动开发、云计算等领域，无论是HTML/CSS，还是大数据、Python，都能在这里找到专业的课程。

       二、综合学习网站

       4. 中国大学MOOC：这里有、高校的优质课程，涵盖计算机编程及多元学科，知识深度广度并存。

       5. Coursera：汇聚世界名校课程，如斯坦福、北大、清华，不仅有计算机科学，还有艺术、人文等多个领域的广泛选择。

       6. B站：如今的B站不仅是二次元乐园，更是学习宝地，Python、C语言、Java等编程语言课程丰富，适合不同层次的学习者。

       三、技术交流社区

       7. Stack Overflow：程序员的疑难杂症解决方案库，技术大牛的智慧汇聚地，无论何时遇到编程难题，这里都能找到解答。

       8. GitHub：全球最大的开源代码库，这里有高质量的代码示例，阅读源码是提升技能的高效途径。

       9. 收获啦：IT技术问答社区，问题解答专业，虽然回复速度稍慢，但适合逐步积累知识。

四、实战刷题平台

       . LeetCode：业界公认的算法刷题神器，中文版的LeetCode让你无需语言障碍，轻松挑战各大公司的面试题目。

       . 牛客网：不仅是面试题库，牛客网还提供专项练习和模拟笔试，AI面试功能更是求职者提升技能的绝佳平台。

       以上这些网站，无论是理论学习、实战练习还是技术交流，都能为你的编程之路提供坚实的支持。祝你学习进步，编程之路越走越宽广！

七爪源码：LeetCode - 从排序列表中删除重复项

       问题描述：给定一个已排序的链表，目标是删除其中所有重复的节点，只保留每个数字的首次出现，然后返回处理后的有序链表。

       示例1：删除重复的节点，例如给定链表1->1->2，结果为1->2。

       示例2：处理复杂边缘情况，如给定链表1->1->2->3->3，结果应为1->2->3。

       解决方案策略：

       使用哈希映射：遍历链表，将节点值作为哈希键，记录出现次数。只保留出现一次的节点，时间复杂度O(N)，空间复杂度O(N)。

       哨兵节点：利用哨兵头节点，处理重复子列表时的边界情况。遍历链表，比较节点值和下一个节点，时间复杂度O(N)，空间复杂度O(1)。

       以下是不同编程语言的实现：

       C++代码示例

       (C++代码略)

       Golang代码示例

       (Golang代码略)

       Javascript代码示例

       (Javascript代码略)

       通过以上算法，我们能够有效地处理并返回一个去重后的有序链表。测试后，算法表现良好。