实战案例是来自一位211的硕士同学,求职岗位Java后台确发,意向公司科大讯飞。整个辅导流程分为几个阶段:简历诊断 快速选代 复盘 复盘...循环优接下来跟大家详细分享这次的"简历诊断"和"快速选代"内容。简历诊断:相对优势:211院校硕士背景,对口专业+扎实项目经验可优化点:结构:个人信息只需保留:姓名、电话、邮箱、求职岗位,其余无效信息,对互联网Java后台研发岗没意义,直接移除。教育经历简化为:学校、专业、学历、时间,其它内容跟Java后台研发岗位无关紧要。移除专业技能部分,通过项目经验展现专业技能,具体原因不再叙述,请看我另外一个笔记...

终于赶在新年之前彻底结束了秋招前后参加了60多场面试，拿了大概17个offer，岗位跨度从管培、结构、声学、NVH、自动化到最后的精密仪器，也是很梦幻了#25届秋招总结#

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...