一、背景 大数据时代，对数据的使用分析频繁，在数仓层面对数据的管理组织都在考虑用新的技术方案实现更快速的数据计算，算力的发展是底层引擎迭代的驱动力；从最最初的MR计算框架到现在的基于Rdd的内存计算模型，再到向量化计算优化，一步步追求更高性能的计算。数据模型的发展也是从最初的银行范式建模，到现在迭代快速的维度建模反范式建模，团队发展从最初的中台团队到现在的BP模式，都在追求极致的效率。目前，在对数据模型层面对长周期的数据进行访问都在追求避免对底层明细数据的过多扫描，从而实现模型计算效率的提升。本篇重点剖析几种数据压缩方案。主要是基于二进制压缩的方案进行数据模型的压缩。 目前，在对实体进行历史周...

我遇到过最刁钻的一次面试问题是：“如果现在把你独立丢进一个完全陌生的项目，且资源有限，你会如何在两周内拿出可见成果？”当时我愣了一下，因为这不仅考察技术能力，更考察目标拆解、沟通协作和抗压能力。我先把问题拆成三步：快速摸清现状、明确可交付目标、制定最小可行方案；然后说明会如何与相关人员沟通获取关键信息，优先解决影响面最大的风险，保证两周内至少产出一个可演示版本。最终面试官认可了我的思路，并强调他们更看重方法论和思考深度。那次经历让我明白：不会的问题不可怕，关键是保持结构化思考与清晰表达。

只有1段实习，简历问题很大嘛，为什么个个投完简历就没声音了😭求大佬指点

一句话结论Java+langchain4j/spring AI依旧是传统Java后端，只是多了最基础的LLM调用能力Java + Spring AI / LangChain4j ≠ AI 应用开发本身它更多是 “传统后端在接入 AI 能力”，而不是 “以 AI 为核心的应用工程”。差异不在语言，而在“系统的控制权和复杂度在哪一侧”。一、从「系统主导权」看本质区别（这是最重要的一点）1️⃣ Java + Spring AI / LangChain4j 的定位系统主导权在：业务系统 / 后端架构LLM 在这里是：一个能力插件一个“增强模块”一个被调用的外部服务典型结构是： Controller ↓...