北京爱奇艺用增数仓实习继任

最近DeepSeek实在是太火了，但使用一次后100%会碰到服务器繁忙的情况，相信大家也都遇到过。之前我还分享了一下用硅基流动使用满血版Deepseek的方法，但说实话操作稍微有点复杂，并且还设置有免费额度。。。后面我苦苦求索，终于找到了一个既能流畅丝滑使用满血DeepSeek，操作还非常简单的工具：秘塔搜索打开“长思考·R1”按钮，就能轻松体验~网页端直接就能用，手机也能下载对应的APP，还是很方便的。下面我们就来测评一下吧，问问它截至目前已经有哪些企业开放春招了。秘塔的答案出得很快，推理过程也整体像吃了德芙一样纵享丝滑，而且所有结果都标注有真实来源，这点非常加分！想不费力就体验DeepSe...

timeline：8.20 一志愿简历挂9.03 二志愿一面挂9.03 被捞简历又挂12.09 被捞12.11 一面12.13 二面12.16 hr面12.17 加面，入池1.3 被捞，主管面1.7 hr面1.10 oc终于等到你~出乎意料的给我这个双非本定了p5，这下真是淘孝子了#阿里##淘天##阿里求职进展汇总##秋招#

知道我没offer心情不好，还是来逗我开心😂

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...