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...

希望各位大佬能给些建议

27届末九，由于是女生，身边人几乎没有就业导向的，自学只能跟着网课，没人指导，很迷茫。下图是我目前的简历，不知道有需要修改的地方吗？求拷打。下面是目前的学习情况：目前算法过完了一遍力扣100和代码随想录，不过不是很熟，面经看了小林coding、JavaGuide，有一些没用过的技术看得不是很明白，掌握得不是很扎实。再加上常年跟黑马网课听思路，真正自己动手写代码的时间很少，这让我一直不敢投简历，总觉得内里空虚。项目没准备好面试相关的问题，简历上相应的考点不熟。如此种种。。。看到很多很多学长学姐大佬们的面经，愈发觉得面试可怕，自己没准备好，总担心自己是不是无望后端开发了。看到牛客很多同届以及更小一届的同学都找到实习了，很希望自己也能找到实习。而自己又好像摸不到后端学习的门路，只能不断赞叹黑马虎哥写的代码真优雅！微服务架构实在巧妙！消息队列、redis、sentinel、nacos、mybatisplus等等的引入都会让我赞叹这些工具的设计者的巧思，以及包括但不限于Java语言的优雅。然而只是停留在了解的程度，并不熟练。我是很希望能够继续深入探索这些知识的，只不过有一大部分时间都花在学校课程上了。我感觉我被困住了，我一方面必须保证我能够有个不错的学业分使我能有我几乎不想选择的读研退路（还有个原因是复习不全我会焦虑考试挂科，因此我会做好全面的准备，而这一步很费时间），一方面在B站学习各种网课，一方面得考虑提升自己并不扎实的算法基础，另一方面还得准备八股面经。这让我有点苦恼，我好像没那么多时间，因为绝大部分时间都花在了复习学校科目中了。我好像处处用时间，但收效甚微。想问问各位大佬是怎么平衡时间的呢？算法、项目和八股是怎么准备的呢？有什么高效的方法吗？谢谢您们花时间阅读我的稿件！

三棵树ai测评行为能力1.请做一段自我介绍，说说你的教育背景，实习经验等，用时不超过5分钟。2.在你的学习和项目经历中，你似乎经常面临时间紧迫、任务繁重的挑战，能否分享一个具体的例子，描述一下在面对这些压力时，你如何管理和应对及最终达成目标的。3.你参与的这个项目最终的成果如何，你的成果得到了哪些方面的认可和表彰。4.回忆一下在你的学习或实习经历中，有一次你主动追求极致，把事情做到最好的例子，你当时究竟做了什么，为什么选择这么做，怎么证明这件事已经做到了最好。5.请回忆一个在团队工作里，你和团队成员没能达成一致意见的情况，当时你具体是怎么做的，说了什么去影响对方，最后结果是怎样的呢？6.从你的...