在当下的制造业环境中，传统的依靠人员经验安排生产计划的方式已难以满足现代企业的需求。高效、精准的生产计划与排程是企业提升核心竞争力的关键因素。为了实现最佳的生产效率和交付性能，企业可以通过程序自动排程，将生产计划转化为产品规则表，实现全自动的生产计划管理和偏差调整。基于需求、资源、约束等因素进行计划和排程，以实现最佳的生产效率和交付性能。根据实时数据和生产情况，自动或手动调整生产计划，确保生产过程的平稳进行。考虑交期、产能、资源等制约因素，以及临时变动带来的影响，实现全自动的生产计划管理和偏差调整。优化生产资源的分配，提高资源利用率，降低生产成本。将原本靠人员经验安排的生产计划转化为程序自动排...

#实习生活中那些难忘的瞬间# 在百度的时候mt总会喊我一块吃饭但有时候我不想跟他一块吃，因为食堂吃腻了所以有一天我溜了，买了桶泡面大学的时候经常吃泡面，特别上完体育课，冬天搁宿舍来一口非常爽好巧不巧窝在公司茶水间泡水的时候被mt看到了然后就有了图中的对话希望他们没有聊，组里有个实习生已经吃不起饭了感觉还是大家对泡面的观念不一样当然百度200一天的工资真的很少mt人确实挺好的，可惜之后我再也没回过上海了

大佬们 ，有什么建议吗 ，双非本 一段实习 想在3月份找大厂实习，还有什么需要改的吗？

这是之前在处理一个实时流数据上碰到的。 之前背过很多，类似的关于高并发问题的一些官样文章。初读起来，总感觉索然无味。好像和幼儿园里把大象放进冰箱里的故事一样。 在业务中碰到的情况很特别。 同一个用户，会在同一个时间点有多条订单，即使把时间精确到 00:00:00，依然发现无法区分。前辈提醒后，才发现这其实是一种高并发的情况。 在Flink实时流里，通常碰到高并发的情况下，会进行一次打乱操作。在SQL任务中，我忘记进行了这种操作，后来发现其实是有这样的key by 参数。 大约可以这样处理。 在处理的时候，通过key by 的操作，会将并发数据存储同一个kaf...