ResourceUtilization：大模型直接投，这个岗位很缺人现在，不过前景不明朗

下北泽：都是校友，还是同届，我就说直白点，不委婉了，我相信你应该也不是个玻璃心，首先你觉得一个双非的绩点写简历上有用吗？班长职务有用吗？ccf有用吗？企业会关心你高数满分与否吗?第二，第一个项目实在太烂，一眼就能看出是外卖，还是毫无包装的外卖，使用JWT来鉴权，把热点数据放进Redis这两个点居然还能写进简历里，说难听点这两个东西都是学个几十分钟，调用个API就能完成的事情，在双非一本的条件下，这种项目你觉得能拿出手吗，第二个项目你写的东西和你的求职方向有任何的匹配吗?第三，计设那一块毫无价值，如果想突出自己会前端，直接写入专业技能不行吗，最后，专业技能里像深入理解JVM底层原理这种你觉得这句话你自己真的能匹配吗?都是校友加上同届，我措辞直接，但希望能点出你的问题，想进大厂还得继续沉淀项目和学习

未来可欺a：读研吧，这简历只适合学历高的，本科大概率只能干开发，你这个简历开发不匹配，算法和深度学习的话学历又不够

牛客861513826号：A场景题：数量统计不说了；退货平均时间：先沟通清楚，月平均退货时间算不算上不退货的用户，不算的话，就只计算退货用户；一个用户的退货时间减去到货时间拿到这件商品的退货时间，然后计算每个退货用户的退货时间，AVG开窗partition by月份，计算出每个月的平均退货时间。如果要算上不退货的用户，也就是让这个用户的退货时间是0，然后对所有用户计算AVG同上。 B场景题：结合下面他提示你再想想数据倾斜，其实这道题是想靠你数据倾斜怎么解决；本来是一个商品购买信息表，记录商品信息和购买者信息，如果给购买者信息加上性别，要求算出每个商品不同性别的购买人数。百分之八十女性用户，所以如果单纯对表进行分组聚合，会产生数据倾斜问题，由分组聚合产生。五种办法可以解决，两种hive参数，三种SQL，往SQL方向聊，以防他追问参数底层，参数这种东西最难聊了，别给自己挖坑