继上次分享《任何人都可以复刻的AI修改简历思路》后，今天就用一份真实案例——某同学的商务与销售岗简历（已脱敏处理），给大家拆解一份好简历的底层逻辑。——没错就是本人修改的简历心路历程，当然我不敢自夸这份简历就是多么优秀的好简历，不过我这个双非真的凭这份简历找到了工作……核心观点：✅ 数据必须学会量化✅ 跨岗位转型要会翻译✅ 结构化表达 > 流水账罗列✅ 一页纸原则先来给各位看看我大二刚结束时的简历~这个时候学会了尽量做数据量化，经历变多后简历上有东西可写了~再来看看我大三暑期实习结束后的简历~这个时候看了一堆简历修改技巧，大概确定下来要投递的方向，但是现在看看真是晕字啊……最后就是我终版...

霸王茶姬卡学历吗😳😳

杭州 软件开发 劝退价

2025年10月23日 顺丰二面全程25分钟，无手撕。有一个包含1000条学生数据的数据集（含姓名、年龄、班级等字段），如何在应用层面按班级快速分组？ 是否有更高效的方式？能否利用某些语言特性或数据结构优化？什么是联合索引？ 联合索引适用于哪些场景？ 为什么在某些字段（如性别）上建立联合索引更合理？ 联合索引相比多个单列索引有什么优势？有三个线程 A、B、C，如何确保它们严格按照 A → B → C 的顺序执行？ 除了使用共享计数器 + 条件判断的方式，还有哪些实现方法？你是如何实现防重复下单（幂等性）的？ 你常用哪些 Redis 数据结构？ 在哪些场景下使用它们？ Hash 和 String...