📢 重要提醒！还没看过上篇的同学，记得先戳专栏补课哦~咱们要按顺序来才能玩转Trae！🤖AI编程的通病：过度设计这不是Trae独有的问题，所有AI编码工具都这样！就像刚学设计的新手总爱加一堆花里胡哨的效果一样，AI也容易把简单问题复杂化。💡避坑小妙招遇到这种情况，你要明确告诉AI： ✅ 不引入新框架 ✅ 不调整表结构 （除非确实需要改表结构，建议自己先想清楚要改哪些表）⚡效率暴增技巧常规的CRUD业务（增删改查）：流程都是Controller→Service→Dao→PO技术含量低还特别耗时直接用Plan模式看看改动点确认无误直接执行！这样5分钟就能搞定代码，比手动敲快10倍！好久没写过...

为什么感觉实习经历没啥用，有过一段实习之后还是这么难找，是简历出问题了吗 😩

hot100原题，直接秒了可能面试官发现我做过，现在想起来十分悔恨啊，X﹏X后面大家手撕如果发现是原题，记得装一下，思考一下😅😅😅

作为一个双非大数据专业的大四学生，自己在大三选择择业方向时，毫不犹豫的选择了数据分析作为自己一开始的求职方向，那么作为花费很多精力学习数分，找过多段数据实习，且经历了一整个秋招的可怜大学生，关于数分的态度又是怎样呢？首先我想先根据自己的过往经验来给数分下一个定义，目前的数分岗主要有两种情况，一种是非常纯粹的数分，涉及AB测试，数据埋点，机器学习相关内容的，这一部分岗位对技术和学历的要求极强；而另一部分岗位则是偏向业务侧，相较于数分，可能更偏向数据策略运营，这一类岗位在部分公司也会直接写成运营岗。相信每一个对数分有兴趣的同学，或多或少都在网上看到过，纯粹的数分岗是非常吃学历的，这一点我深有体会，...