海康和美的选哪个

很多实习生都有过这样的困惑：每天埋头写CRUD、改bug，看似忙忙碌碌，可实习结束回头一看，除了一份实习证明，啥硬核收获都没有。其实不是实习没价值，而是你没找对“挖干货”的方式。结合我两段实习的踩坑与总结，分享3个能快速提升产出的技巧，尤其适合技术岗同学，帮你从“打杂仔”变身“有料人”一、啃透官方文档：比自己瞎练10个小项目更有用刚实习时我总沉迷自己写小demo，觉得“动手才是王道”，直到偶然翻了公司的项目架构文档，才发现自己写的都是“小卡拉米项目”——没有复杂场景的解决方案，更没有工业级的技术考量。公司沉淀的文档（架构文档、方案文档、技术栈文档），全是前辈踩坑无数总结的实战精华。比如架构文档...

暑期实习这个有必要面试吗，到底是运维还是开发呀

不要私信我辣，不是我不乐意回大家，主要是我一天少了七八条多了十几条私信，回一个基本上滔滔不绝的问题能问半个小时。说实话最开始我挺开心的，毕竟这也是一种认同，但是架不住人太多了我真的有心无力，而且有的兄弟老是问一些稍微搜一下就能找到的问题，一个问题要反反复复跟不同的人重复回，不知道咋搞，不回感觉又有点不太好，所以我现在把名字改了，但是还是好多人私信，我只能挑一下有价值的问题或者简单问题回复一下了(主要是回复完就会被连环追问哭了T﹏T)，那种看简历改简历，学习路线这种问题我真的有心无力了只能抱歉了(╥╯﹏╰╥)งps:公司会议室是最好的自习室( ﹡ˆoˆ﹡ )

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，...