一、背景 大数据时代，对数据的使用分析频繁，在数仓层面对数据的管理组织都在考虑用新的技术方案实现更快速的数据计算，算力的发展是底层引擎迭代的驱动力；从最最初的MR计算框架到现在的基于Rdd的内存计算模型，再到向量化计算优化，一步步追求更高性能的计算。数据模型的发展也是从最初的银行范式建模，到现在迭代快速的维度建模反范式建模，团队发展从最初的中台团队到现在的BP模式，都在追求极致的效率。目前，在对数据模型层面对长周期的数据进行访问都在追求避免对底层明细数据的过多扫描，从而实现模型计算效率的提升。本篇重点剖析几种数据压缩方案。主要是基于二进制压缩的方案进行数据模型的压缩。 目前，在对实体进行历史周...

对面问我用的什么手机我说苹果对面已读不回了然后发现这个岗位一周7天HR不会以为填信息是回答问题吧？全年无休吗？

大一大二跟着学校老师做项目打比赛，没想着找日常实习，加上还有其他杂务耽搁。十一月初投了字节训练营但笔试被刷了，一直到十一月底才开始投简历。在boss上投了半个月，投出去七八份，其中有一份内推进快手的客户端，最后也没有音讯。前几天拿到一家小公司的安卓实习面试，结果面试前几分钟告诉我岗位招满了（不过boss上那个HR通知我的时候确实也显示停止招聘了）。八股和算法方面刷了一个多月了，目前主要有以下想法：1. 继续完善IM项目的客户端部分，比如移植到手机移动端上，然后明年争取找大厂客户端实习（有经验的学长推荐多投字节腾讯cpp）。2. 继续完善IM项目的服务端部分，找c++后端实习。但c++软件在制造业比较多，互联网相关的实习少。考虑音视频的话，可能得报班快速做出东西。3. 这学期结束我会做一个大数据相关的课设，在考虑投专业相关的数据开发、数仓这些岗位。4. 还有一个兜底方案：今年暑假的比赛，让我有了在国家电网实习的机会，但还是得准备面试，而且转正要考编。希望大家给点建议，欢迎交流讨论。

1. 详细介绍一下你做过的最有挑战性的项目答案要点：项目背景：产品定位、技术指标（实时性、功耗、可靠性要求）、团队规模和你的角色系统架构：硬件平台（MCU型号、主频、资源）、软件分层设计、通信方案、外设配置核心难点：遇到的技术挑战（如实时性保证、多任务调度、通信可靠性、功耗优化）及解决方案项目成果：量化指标（性能提升X%、功耗降低X mW、稳定运行X小时）、个人收获2. 项目中遇到过系统死机或异常复位吗？如何定位的？答案要点：问题现象：系统运行一段时间后偶发死机，无规律，难以复现定位手段： 添加看门狗复位原因记录，分析复位类型关键位置添加GPIO翻转标记，用示波器观察程序执行路径使用JTAG连...