开发实习情况统计

我们被媒体渲染、社交滤镜、招聘话术层层包裹， 以为推开那扇门，就能进入一个高效、创新、精英云集的“理想国”。 可推开门才发现： 里面也是格子间、钉钉消息、周报、跨部门扯皮， 和一群熬夜改需求、对着OKR发呆的普通人。 光环碎掉的几个瞬间： 💬 “你这季度没冲够KPI，晋升名单先放一放” 你以为技术好就能升职？ 不，你得“有产出”——哪怕那个产出只是多开了三场会、写了五份文档。 KPI像一把尺子，把活生生的人，量成了数据。 🕐 凌晨1点，群里还在@你改一个错别字 “上线前必须改！” 可这个错别字，用户根本不会注意到。 但流程要求“零误差”，于是整条链路的人陪改。 那一刻你觉得：不是人在掌控系...

没有以身入局之前，我以为大厂的工作是光鲜亮丽的。是值得为之自豪的，是至少不觉得丢人的。以身入局后，每天面对加班、PUSH、聚焦、对齐、拉齐、开会、目标、价值、意义、闭环、驱动，我累了……累死累活在大城市当小牛马，不如回家过好小日子。但开弓，能有回头箭吗？新的代价又是什么呢？

在数据库面试中，“一条SQL需要执行几次树搜索操作”是个高频且能深度考察索引理解的问题。这个问题的本质，是通过树搜索次数来反推你对索引底层结构（尤其是B+树）、索引使用规则及查询过程的掌握程度。今天我们就结合具体场景，聊聊索引树搜索次数的计算逻辑。一、先明确：索引的“树”是什么？数据库索引的底层数据结构普遍采用B+树，这是由其特性决定的：B+树是多路平衡查找树，非叶子节点只存键值（不存数据），叶子节点存完整数据（或主键）且按顺序链表连接。树的高度通常很低（一般3-4层），意味着一次索引查询只需3-4次磁盘IO（树搜索次数与树高一致）。主键索引（聚簇索引）的叶子节点存整行数据，二级索引（非主键索...

提离职当天，mentor说可以给我发offer希望我留下转正，我以不想待北京为由拒绝了。今晚对需求的时候leader笑着问我能不能延长实习时间，他可以给我发转正offer，mentor也叫我好好考虑一下，也算是体会到被人重视的感觉。组内氛围其实挺好的，同事们都很和善对我很好（个别除外哈）。leader也很平易近人没有领导架子。如果我留下待遇应该不至于是白菜，升职也会相对顺利（maybe）。但我也有放弃转正的理由，也许我秋招会败北，拿不到心仪的offer。我想我不会后悔我的决定。last day在8.18号下周一，知无不言。本文只是一篇碎碎念，写给秋招后的自己。