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从拿到录取通知书那一刻开始，帮你规划大学4年每学期要做什么。不只是学习，还包括实习、考证、社团、考研准备、求职准备——让大学4年不迷茫，每一步都走得有方向
留学申请学术CV撰写指南：与求职简历的关键区别→CV标准结构（Education/Research Experience/Publications/Teaching/Honors/Skills）→每个板块的写作规范→如何描述研究经历（STAR框架的学术版）→如何让"薄弱背景"显得有竞争力→LaTeX模板推荐
留学面试准备全攻略：常见面试问题分类（动机类/经历类/行为类/情景类/反问类）→STAR法则回答模板→面试前学校研究清单→线上面试技术准备→不同学科面试特点（商科行为面/理工科技术面/艺术类作品集面）→面试后感谢信
留学个人陈述（PS）写作方法论：故事线设计（从经历碎片到完整叙事）→最关键的"why"三段式（why this field / why this school / why you）→开篇钩子写法→CV到PS的转化（不是重复）→不同专业PS侧重点→常见文化误区（中国学生容易犯的PS写作错误）
留学推荐信全攻略：选推荐人的三原则（熟悉度>头衔/多样性>一致性/具体>笼统）→如何开口请老师写推荐信→推荐信应该包含的具体内容→给推荐人准备的材料包→中国式推荐信常见的无效内容→推荐信提交流程
美国F1学生签证面签准备：签证官核心关切（移民倾向/资金能力/学习计划真实性）→DS-160填写注意事项→面签高频问题与应答策略→资金证明准备→敏感专业行政审查（Check）应对→面签当天注意事项→拒签后的应对策略
从零搭建量化回测系统：回测框架选型（Backtrader/Zipline/VNPY/自研）、核心模块设计（数据/信号/执行/风控/绩效）、回测陷阱避坑（前视偏差/生存偏差/过拟合）。帮你不被回测曲线骗到
FRM二级五大风险管理模块深度: 市场风险(VaR model backtesting, correlation modeling)→信用风险(PD/LGD/EAD, CVA, credit derivatives)→操作风险(AMA/Basel)→流动性风险(CFP/NSFR/LCR)→投资风险管理(portfolio VaR/对冲基金风险)→Basel III终局框架
ML量化选股入门实战：XGBoost/LightGBM因子工程、特征处理(缺失值填充/标准化/Winsorize)、训练集/验证集/测试集的时序划分、样本外验证方法论、特征重要性分析与过拟合防范。A股ML选股实践
完整多因子选股框架：Alpha模型(因子合成+预期收益预测)、风险模型(Barra结构化风险/统计风险模型)、组合优化器(最大化Alpha/约束跟踪误差/行业偏离/个股权重)、A股多因子策略全流程实战
量化组合优化方法论：均值-方差优化(MVO)、风险平价(Risk Parity/Hierarchical Risk Parity)、Black-Litterman模型(融合主观观点)、约束优化(CVaR约束/换手率约束/行业约束)、A股指数增强vs灵活配置的组合构建对比
投资组合压力测试完整框架：六大极端情景模拟（2008全球金融危机→A股跌幅约70%+全球股灾/2020疫情冲击→沪深300约-15%但快速反弹/2015股灾→千股跌停+流动性危机/2022全球紧缩→股债双杀罕见/中美脱钩极端情景/中国房地产危机情景→评估组合在每种情景下的预估损失）→相关性破裂风险（正常市场下股债负相关/极端压力下所有资产同跌→相关性趋向1/检查组合在"一切同跌"情况下的真实风险暴露）→流动性压力测试（持有资产在极端情况下的流动性/小盘股/北交所/私募等流动性差的资产的变现能力/估算在市场恐慌时全部清仓需要的天数和对价格的冲击）→VaR和CVaR简易计算（VaR→在95%置信度下一天最大损失/CVaR→超过VaR的平均损失/个人投资者简化版→最近3年最大单日跌幅）→分散化的真正含义（不只是买了不同名字的股票/是买了不同驱动因素(drivers)的资产/经济增长vs通胀vs利率vs信用/四个驱动因素至少覆盖三个才能说真正分散）→压力测试后的应对方案（设置硬止损线/预留现金应对/购买尾部风险保护→如买入PUT期权对冲/降低相关性高的资产仓位）
量化风控体系搭建：VaR(参数法/历史模拟/蒙特卡洛)与CVaR计算、极值理论(EVT)尾部风险建模、压力测试设计(2008/2015/2020/2024场景)、回撤控制机制(最大回撤熔断/动态降仓)。A股量化风控的中国实践
构建DevSecOps流水线：SAST代码扫描→DAST动态扫描→依赖漏洞检测→容器镜像扫描→Secrets检测→IaC安全扫描→合规检查自动化→安全门禁→与CI/CD集成（GitHub Actions/GitLab CI）→安全Champion文化
设计事件驱动架构：事件风暴（Event Storming）→事件类型定义→Producer/Consumer设计→事件存储（Event Store）→事件版本化→CQRS+Event Sourcing→最终一致性处理→补偿事务（Saga）
设计事件驱动通信：事件通知 vs 事件溯源 vs 事件协作→事件Schema设计→事件版本化→事件路由→事件验证→重复事件处理→事件顺序性保证→死信处理
设计ML工程流水线：数据采集→特征工程→训练→评估→部署→监控→模型更新。涵盖Feature Store、MLflow实验管理、模型版本化、A/B测试部署、数据漂移检测
设计模型服务架构：模型格式标准化（ONNX/TensorRT）→在线推理vs批推理→GPU资源调度→模型版本管理→冷启动优化→自动扩缩→A/B推理→延迟/吞吐权衡→成本优化（Spot GPU）
设计推荐系统架构：召回层（协同过滤/向量召回/GBDT+LR）→排序层（CTR预估/多目标优化）→重排序层（多样性/新鲜度/业务规则）→实时特征→冷启动→A/B实验→在线学习
设计应用安全测试策略：SAST（白盒静态分析）→DAST（黑盒动态扫描）→SCA（依赖组件分析）→IAST（交互式测试）→渗透测试→安全测试在CI/CD中的集成→漏洞管理流程
对代码做安全审计：OWASP Top 10全覆盖→SQL注入/XSS/CSRF/SSRF/IDOR/路径遍历/反序列化→认证与授权缺陷→敏感数据泄露→依赖漏洞（CVE扫描）→修复方案代码
营销预算全规划：预算制定方法、各渠道分配策略、ROI预估模型、预算管控机制、弹性调整方案
营销数据全分析：核心指标体系、数据看板搭建、归因模型选择、ROI计算、数据驱动决策流程