提问实习

至所有姐妹：       无论你现在哪儿，跟着谁上班。不管我们是什么原因分开了，不要尴尬 不要不好意思，不管你是否跟过我，只要你们想来上班大门随时敞开欢迎你，最重要的是我们都需要💰

一面1. go基本八股，有线程和协程的区别（我答的一般，感觉这里可以联系gmp），三色标记法，如何通知goroutine让其关闭，map的底层结构2. mysql基本八股，几种并发问题，对应怎么解决的，索引的结构，你是怎么建立索引的等等（记不太清了）3. mysql执行一条语句的时候突然变得很慢，如何去优化，列举一下可能的原因4. gin框架为什么快5. redis的基本八股，几种数据结构，zset底层6. 问简历上一些项目相关的技术以及具体实现7. 手撕插入区间，思路没问题，但是边界没处理后越界了二面当天就约了二面，我给推到下周一了。二面问的也不是特别难，可以说是八股进阶吧。1. go八股必...

- 不问八股，不问项目，纯场景题考核，**以下问题均在电商下单的业务背景下**- 知道ER模型和维度模型吗  - 不要介绍概念，接下来以电商场景中的下单过程为背景，分别用两种模型诠释一下这个业务过程- ER模型中有这个下单过程有哪些实体哪些关系  - 商品和消费者的关系是多对多的吗- 维度模型中会有哪些维度表和哪些事实表- 线下的pos系统的数据和我们建表数据格式不一致，如何处理  - 数据清洗和数据格式转换- 业务场景：需要找到国庆期间的无效订单数量  - 无效订单：已下单未发货，已下单发货超过3天  - 订单表：订单id 时间  - 发货表：订单id 发货id 时间- 如果要连接这两个表，用什么join，为什么  - left，因为有订单信息不一定有发货信息，要保证订单信息的完整- 一个需求实现的全流程是什么样的  - 需求->分析其逻辑，划分出集合->对数据进行建模->清洗数据->写SQL->优化SQL- 这个全流程中，你认为ai可以协助数据开发工程师做哪一些工作  - 全部都可以协助，但是需要人工比对和把关- 那么如果AI可以做到整个全流程，数据开发工程师的价值又在哪里  - 目前已经有ai可以实现业务需求的全流程

Pandas 是一个强大的 Python 库，专门用于数据操作和分析。它提供了高效的数据结构（如 DataFrame 和 Series），使得处理结构化数据（如 CSV 文件、Excel 表格、SQL 数据库等）变得非常简单。Pandas 是数据科学、机器学习和数据分析领域的核心工具之一。以下是关于 Pandas 的详细介绍和使用指南：1. Pandas 的核心数据结构Pandas 提供了两种主要的数据结构：Series：一维数组，类似于带标签的列表。DataFrame：二维表格，类似于 Excel 表格或 SQL 表。示例：创建 Series 和 DataFrame import panda...