达摩院意向书什么时候来

从实习到现在，我一直最困惑的一件事就是：为什么有人喜欢“卷”。在很多场景里，总有人为了加班多、拿更多证书、刷更多竞赛而拼命，而我明明觉得按自己的节奏努力就已经够了。看到别人不断超额完成任务、比别人快一步、多学一点，我有时会感到压力，但又不理解这种自我加速的动力。我想，可能每个人对成就感和安全感的需求不同，有的人把“卷”当作证明自己的方式，也有人把它当作攀比和竞争。但对我来说，更重要的是找到自己的节奏和成长方式，不让无意义的竞争消耗掉真正的热情。卷不卷或许不是问题，理解自己为什么而努力，才是我从实习到现在最困惑却也最想弄明白的事情。

🎓学历背景：双非本科👨‍💻意向职位：前端开发📍求职类型：正式🔑遇到的问题：秋招想着先去大厂日常实习再来准备春招，但是感觉一直在打杂最后硬凑了几个亮点

付费实习听起来很惨，但是该花的钱还是得花的。比如说租房，我是感觉自己住的舒服是最重要的，毕竟如果一个人连住都住不舒服的话，那么工作没有精神，没有精力去做好。租房该花的钱就花吧，对自己好一点比什么都重要，毕竟这个世上可能只有自己会对自己好了。如果不想和别人合租，尽量选好一点的公寓或是单间，哪怕离公司远一点也没关系。一个人舒舒服服才能做好其他事情。第二个我觉得值得花钱的事是AI，如果公司无法提供AI工具，那么在不违反公司规定的前提下，使用付费AI将会极大提高自己的工作效率。像chatgpt、gemini、claude等都是非常不错的AI，cursor这样的AI IDE也是效率工具助手。在AI上花的一点钱也许能成倍地提高自己的编程效率。遇到新需求或是bug，AI解决的效率一般都很高。我在AI上花的钱不多，但是我觉得这笔钱花的非常值。虽然感觉付费实习很惨，毕竟实习本来就赚不到什么钱。但是，真正值得花钱的，我都不会犹豫。毕竟这都是值得的买卖，花的钱都不亏。

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...