刚入职，谁不想表现得积极、聪明、能干？但在热情之下，往往也踩了不少坑。比如，过度表现——明明不熟悉流程，却急着提出建议，结果把自己弄得手忙脚乱；比如，怕麻烦——不敢问问题，结果重复做错同样的事情；比如，急于讨好——事事答应，结果加班加到怀疑人生。这些坑，都是成长的必修课。刚入职，不需要急着当“万能选手”，更重要的是慢慢熟悉团队、学会问、学会听。底气和能力，会随着时间一点点累积，而不是靠一时的表现。所以，别怕踩坑，慢慢来，踩过的坑，都会变成你职场经验里的黄金砖。

上周五沟通了一波薪资，周一拒了又给涨了一波base，💰确实比较有诚意，不过对比字节阿里也没啥优势，今天正式拒了。希望以后有机会能再加入鹅

RT，深大25届计算机本科，今年5月份就去实习，11月底转正，昨天突然通知要裁员，也算是好聚好散，赔偿还算满意。但是不知道后续要如何找工作，在校学的杂，c++，Python，go，Java都会一点，主学Java，工作做的是 c sharp，个人感觉和Java很像，后续参加社招要如何准备呢，是继续找c sharp相关还是说捡回Java，我意愿还是走后端路线工作六个多月，做的是互联网相关的业务，不是制造业，刚开始做一些小业务，后续做了一些技术框架的升级，类似于springboot的c#版本，例如，把旧的框架换成新框架，自己设计过滤器和中间件之类的的工作。后面就开始做了一些较为核心的业务，直到昨天被裁顾虑就是好像Java方面有半年空窗期，c sharp 市面上岗位少有大佬支支招吗

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...