1. 总结
1.1. 职位信息
每天 早上打开电脑第一件事就是花10分钟 用 腾讯文档 （格式可参考该文中的表格）对感兴趣的职位进行收集。职位信息来源：
校招信息
实习信息
1.2. 面经
我的面经
待总结…
别人的面经
- 牛客，有空时多搜搜牛客的面经，太有用了，可以这样搜索"前端 面经"
2. 岗位
2.1. 情节
作为网络空间安全专业的学生，我对安全岗位是有一些憧憬的。然而，硕士期间研究的内容与安全关系不大，而个人并没有花很多精力研究安全，现在到了找工作的节骨眼，只有根据目前已经做过的项目和实习来选择感兴趣的工作了。
2.2. 计算找的岗位
打算找的岗位是开发（主要是web开发）以及算法。
- 本科期间做过web开发的实习，而自己对web开发也比较感兴趣。以后找工作所做的准备主要针对该岗位。
- 硕士期间做的项目主要是和漏洞库相关的，用的技术主要是深度学习和自然语言处理。对算法原理有了解，也用keras和pytorch写过算法，但算法的竞争是很激烈的，自己对算法又不是很感兴趣，可能会投少量算法岗。
2.3. 职业规划
在一次web前端qq群的直播中，老师分享了web前端学习路径，那时我才发现我之前的计划以及现在的计划，都只是web前端的入门，而要实现提升，则需要学习“大前端”和“设计模式”，虽然现在对这些还不懂，但以后的职业规划需要渐渐朝着这个方向前进。
3.具体计划
下面是一些具体的计划，目前已经完成了一部分，正在继续实施中。
3.1. 代码
无论是搞前端还是其他岗位，必须把代码能力掌握得很好。
书籍
主要包括：
- 《漫画算法》
- 《数据结构与算法JavaScript描述》
实践
主要包括：
- conardli
- 牛客的剑指offer
- leetcode hot 100
- 赛码网
3.2. 前端
以后主要精力花在前端。
书籍
主要包括：
- 《JavaScript高级程序设计》
- JavaScript教程
- 《ES6入门教程》
- Vue.js官方教程：文档、视频
- Web安全学习笔记
实践
主要包括：
- 慕课网（包括免费的和付费的课程）
参考
3.3. 深度学习/NLP
需要掌握logistic regression、xgboost、gbdt等常见算法的原理。
书籍
主要包括：
- 《百面机器学习》
- word2vec原理
- 综述：神经网络语言模型
- github自行搜索相关知识点
实践
主要是参加比赛，机器学习主要用到sklearn包，深度学习建议用keras或者pytorch。比赛主要包括：
- kaggle，入门可以参考：泰坦尼克之灾
- datafountain
- 腾讯游戏安全竞赛
初学者建议
如果是初学者，可以学习台湾大学李宏毅的机器学习、深度学习视频教程，在bilibili或youtube可以观看相应视频。其他参考：
- 一天入门深度学习.pptx-李宏毅（如果无法访问，请自行搜索）
- 李宏毅主页
- 刘建平博客 (建议按照博客右侧的分类来阅读)
3.4. 计算机网络
web前端里面有"web"这几个字，自然需要掌握计算机网络。
书籍
主要包括：
- 《图解HTTP》
- 《图解TCP/IP》
- 《Wireshark数据包分析实战》
3.5. 操作系统
操作系统也是基础。
书籍
主要包括：
- 《linux内核设计与实现》
3.6. 数据库
之前学数据库用的课本放在实验室了，自己在网上找找教程复习一下，菜鸟教程的系列教程挺不错的，可以参考下：