澳洲 职业年课程 实习
泻药
大部分的同学读职业年都是为了加分。
大部分的企业也不会要人留下来，有些企业就为了免费用用人。
毕竟，没有人可以帮你找工作，没有PY机构包分配。
但是，我还是见过很多同学成功的留在了PY课程实习的公司，其中还有很多是大公司。还有一些同学虽然没有留在实习的公司，但是却因为认识了公司的人，被推荐到其它公司工作的。
好好做事，再加一点运气，就会有好结果。
至于哪家PY课程留下来几率大，哪家好，我就推荐了。避免广告。还是多问问身边的同学，我觉得会更准确实在。
web3是什么
我所理解的Web3就是通过新技术表现出来，比如加密货币、虚拟现实、增强现实、人工智能等等。在新技术的推动下，Web3运动首当其冲的影响是：我们，集体和大众，看待和评价互联网的方式。Web3的使命是创建一个为大众服务，为大众所有的互联网。
web3属于前端嘛
属于前端的。
Web3就是去中心化的互联网，它基于区块链和去中心化自治组织（DAO）等分布式技术而建立，而不是集中在个人或公司拥有的服务器上。 Web3 的理念是创造一个更加民主化的互联网。没有一个实体可以控制信息流，更不会因为坐拥硬件所有权的人能够「拔插头」就破坏网络。 理论上，Web3中的应用程序运行的服务器、系统和网络，以及数据存储的地方，都将由用户自己拥有，用户投票决定网络的规则和条例。
web3龙头是哪个
龙头是阿里、腾讯、字节三大公司。
阿里、腾讯、字节三大互联网巨头应该是国内web3.0做的最好的公司了。
阿里巴巴收购的香港销量最高的英语报纸——南华早报，成立了一家NFT公司「Artifact Labs」。无独有偶，腾讯也在本月参与投资了澳大利亚NFT初创公司Immutable，这家公司目前估值25亿美元，新晋为独角兽。这也意味着两大巨头正式进军Web3。而TikTok（字节跳动海外）早于阿里腾讯，已经布局海外Web3行业良久。
周星驰宣布进军WEB3，那么WEB3到底是什么
要理解外婆3（Web3音译），我们先简单回顾互联网发展的迭代史：
外婆1：是指上世纪90年代至2005年左右的门户网站时代，用户上新浪、搜狐、雅虎等门户网站查看信息，浏览图片，网站提供信息，用户读取信息，就是纸媒的电子版。用户与网站界限清晰，虚拟世界与现实世界泾渭分明。
外婆2：是指2005年至今的互联网大数据时代。互联网进入流量时代，用户在各种社交媒体上充分交流互动，比如微博、微信、淘宝、京东、抖音、知乎等等。智能手机风靡天下，用户获取的信息极大丰富，上网时间更长，生活方式、消费方式、赚钱方式等等发生了巨大的变化。日常生活渐渐离不开手机及APP应用软件和网络平台。
外婆3就是第三代互联网，是“去中心化网络”的流行说法。是一种基于区块链技术的万维网迭代的想法（注意是想法，因为现在互联网名称不够用，有些概念在成熟之前名字都很玄乎）。用一个公式表达就是：互联网+区块链+DApp(去中心化应用)。
最后简单通俗地说一下外婆3和前两代互联网的区别：外婆3之前，我们上网产生的数据、流量实际上是用户行为产生的，但所有权并不归用户，而是归网站和平台所有，也就是平台对用户数据甚至收益拥有天然的垄断权，个人与平台是一种依存关系，网上的一切也许是你创造出来的，但所有权不是你的。外婆3时代，这种情况将发生颠覆性地改变，依托区块链技术和去中心化应用，我们上网产生的数据所有权将永久性归我们，收益也归我们。因此，真正的外婆3时代到来，将颠覆我们现在的很多商业模式，这是肯定的，对于有商业天赋和投资嗅觉的人来说，仿佛又看到了新的机会。
最后，人类进入web3时代，是大势所趋。很多人在忽悠下一个风口已经来临，也有人提醒说：
风还没刮起来，猪已经在排队了。
深入澳洲机器学习实习的机会与收获
当我第一次听说澳洲机器学习实习的机会时，心中充满了期待与激动。这不仅是因为南半球美丽的风景，更因为这段经历将带我进入人工智能的最前沿领域。在这篇文章中，我想与大家分享我对这份实习的期待以及如何充分利用这段宝贵的时间。
首先，选择澳大利亚作为实习目的地，绝对是一个明智的选择。这个国家在科技创新方面持续走在全球前列，尤其是在数据科学和<强>机器学习领域。不少知名企业和大学如悉尼大学、墨尔本大学以及各种科技初创企业，均提供与机器学习相关的实习项目，学生们可以获取实践经验，学习最新的技术。
为什么选择机器学习实习
许多人可能会问，为什么我那么渴望进行一份机器学习的实习呢？
- 实战经验：在课堂上学到的理论知识与实际操作之间往往存在差距。通过实习，我能够将所学应用于实际项目中，提升自己的技能。
- 行业人脉：在实习期间，有机会结识行业内的优秀人才和专家，扩展自己的人脉圈，为未来的职业生涯奠定基础。
- 跨文化体验：身处异国，能体验不同的文化背景，这是丰富生活经历的绝佳机会。
如何申请澳洲机器学习实习
申请实习并没有想象中的那么复杂，以下是我总结的一些关键步骤：
- 完善简历：突出你的技能与项目经历，尤其那些与机器学习相关的内容。
- 准备好个人作品集：如果你曾参与过相关项目或有自己的研究，务必将其整理成作品集，展示给未来的雇主。
- 投递申请：可以通过各大求职网站寻找合适的实习岗位，或者直接访问企业官网申请。
- 准备面试：在面试中，展示对机器学习知识的深刻理解，并准备一些与数据处理和算法相关的实际问题以供讨论。
实习内的挑战与收获
踏入实习岗位后，我相信会有许多挑战等着我。不过，这些挑战正是成长的机会。
在与技术团队的合作中，我可能会经历：
- 项目管理：学习如何有效地参与项目，理解团队协作的重要性。
- 数据处理：理解如何清洗和整理数据，以便让机器学习模型顺利运行。
- 算法实现：在实际环境中应用算法，探索并验证机器学习模型。
实习的长远影响
无论这段实习经历会带来怎样的挑战，这份经验都将为我的职业生涯铺平道路。通过增加实际工作经验、建立行业联系和提升技术能力，我将能更好地适应未来的工作环境。
总结来看，机器学习实习不仅是一个学习与成长的过程，更是我向未来迈进的一步。对于正在考虑在澳洲寻找类似机会的你，相信这些经历和故事会对你有所启发。我们都在追求梦想，而这个梦想的实现，也许就藏在这段实习中。
