实习 Offer (SSP) 和 考研上岸，我选了后者，现在有点后悔…说出来不怕大家笑话，当年为了考研，我可是亲手拒了一个大家眼里的“神仙 Offer”（虽说有点吹牛的成分，但那时候确实膨胀，觉得学历到位了 offer 随便拿）。结果现在一看行情……好家伙，心态直接崩了。现在的 Java 后端简直就是“诸神黄昏”，投个简历石沉大海是常事。以前觉得只要会 SpringBoot 就能乱杀，现在连面试机会都难求。说不后悔是假的，有时候真想穿越回去给自己俩耳光。但这世上没后悔药，只能硬着头皮上了。简历贴在下面了，真心求各位大佬指条明路：大家帮忙看看，我这个**“Java 后端 + AI Agent”*...

众所不周知（本人瞎编的）如果进大厂是玩游戏赢了mvp，那我们可以简单粗暴把拿下mvp的同学们分为高学历，强能力和关系户也就是数值哥，手法哥和机制怪那我们再回过头看这个问题，也可以简单粗暴的理解为：数值哥以为自己老有操作了；手法哥以为自己数值老高了；机制怪以为自己两者兼顾呢~

rt，27届末流985本硕，想做大模型开发相关工作。目前该简历战绩：联想oc，人工智能实习生科大讯飞oc，助理研究算法工程师美团一面无消息（大概率挂），大模型智能体后端工程师百度一面挂，NLP大模型算法实习生OPPO二面无消息（估计挂在HR面）得物一面秒挂（KPI面），AI工程算法实习生中电信TeleAI一面挂，大语言模型算法实习生厦门快商通一面挂广州施耐德电气泡池子广电运通一面挂------手动分割线------求各位佬狠狠拷打

Spark 3.x AQE 与 DPP题目一：AQE 的三大能力与适用场景场景：你们的离线数仓从 Spark 2.x 升级到 Spark 3.x 之后，发现同一份 TPC-DS 报表整体性能提升了不少，但有些 SQL 在数据倾斜场景下表现差异更明显。Leader 让你梳理并落地 Spark 3.x 的 AQE（Adaptive Query Execution，自适应查询执行）能力，用来统一优化 SQL。要求：说明 Spark 3.x AQE 相比 Spark 2.x 的核心目标是什么，解决了 Spark 2.x 哪些「静态优化」的痛点？结合实际查询场景，分别举例说明 AQE 的 三大能力： 动...