我觉得还是具体情况具体分析，自己先算算，掂量掂量。先看看实习到底有多值钱？不是所有实习都值得逃课，先给实习分个级，心里就有谱了。高价值实习：行业头部公司、核心业务岗、能接触真实项目，甚至有转正机会。这种实习经历能直接帮你在后面的秋招里“杀”出重围，比期末多考几分含金量高得多，非常值得。普通实习：小公司打杂岗、每天测试点点点或者简单代码编写，学不到核心技能。这种实习的收益有限，没必要为了它冒挂科的风险。再看风险：逃课的代价你扛得住吗？逃课的风险不止是“被点名扣平时分”，得算笔总账。考勤风险：如果这门课点名严格，缺课次数多直接取消考试资格，挂科后补考/重修会浪费更多时间，甚至影响毕业。内容风险：如...

1. 前言大多数公司都在做大模型应用+大模型工具去提升自己业务效率（可能也是因为大老板想做出一些价值，因此在各业务投入agent去使用），我们这期讲一下大模型与数据开发如何去结合去落地，大模型和数据开发是如何相辅相成，以及解释为什么到今天语兴也觉得数据最为重要的原因，感兴趣同学想了解更多细节可以加下星球，星球有5套不同业务的大模型项目，并提供完整代码、业务逻辑、产品方案、简历模板，皆可用于面试。2. 工作流agent解释：ai agent也叫人工智能代理，是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。智能体像人一样，它有记忆、有逻辑分析能力、有任务拆解能力、问题的拆解能力和最后综合回来统一...

一句话说明两个计算框架之间的根本差异：Spark多个作业之间的数据通信是基于内存的，而Hadoop是基于磁盘的参考答案如下：MapReduce需要将计算的中间结果写入磁盘，然后还要读取磁盘，从而导致了频繁的磁盘IO；而Spark不需要将计算的中间结果写入磁盘，这得益于Spark的RDD弹性分布式数据集和DAG有向无环图，中间结果能够以RDD的形式存放在内存中，这样大大减少了磁盘IO。MapReduce是多进程模型，每个task会运行在一个独立的JVM进程中，每次启动都需要重新申请资源，消耗了大量的时间；而Spark是多线程模型，每个executor会单独运行在一个JVM进程中，每个task则是...

大家好，我是程序员小白条，秋招季渐入尾声，许多求职者迎来了"幸福的烦恼"：面对多个offer，如何做出不后悔的选择？是追逐高薪，还是看重平台？是选择稳定，还是追求成长？这份关乎职业起点的决策，需要从多个维度进行系统评估。 不管是几十个offer还是几个offer，都需要进行选择，大家可以自己去凭优先级，然后进行一个双向选择的排序，尽量拖时间接offer,这样有更多的选择，然后不用交违约金。  一、理性分析offer的硬实力 一般来说先看base而不是年包，因为年包很多时候都打不满，base 高然后看薪资结构，看基础工资和绩效的比例。另外五险一金缴纳基础基数也是很重要的，如果...