题目描述：查询连续登陆不少于3天的新注册用户某产品在2022年2月8日各端口用户注册信息及后几日登录信息如下：该题有两种解题方法，使用row_number排序或者lead窗口函数方法1(row_number)：1.先筛选出login_tb中的user_id在register_tb的user_id，确保都是新注册用户，并考虑对login_tb进行去重，作为t12.对t1使用窗口函数row_number排序，作为t2,通过date_sub生成辅助时间列result，作为t33.对t3按照user_id和result进行group by，通过having筛选出数量大于等于3，最后加上排序易错点：1....

目前0实习，想找中大厂的暑期实习和日常实习，目前进度hot100快刷完了，八股看了一多半（但很多感觉忘记了）。恳求大佬们给出一些建议和指导😸

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

流程挺快的, 一面和二面的间隔大一点, 二面完几分钟就三面了1. 自我介绍2. 实习拷打 大部分时间都在实习上 总时长感觉1小时左右, 一半的时间都在问实习3. 特征筛选如果不只看相关系数，你会怎么做特征筛选不能只看单变量相关性，因为很多特征单独看不强，但和其他特征组合后才有信息量。更稳的做法通常是先做业务分组和统计稳定性检查，过滤掉高缺失、高漂移、强泄漏和强共线的特征；再结合树模型增益、置换重要性、SHAP 分析和线上可用性做二次筛选。对大模型应用相关任务，还要额外关注特征是不是把未来信息泄漏进来了，比如用到了答案后的行为、后验标签或者系统回写字段。真正好的特征不是“看起来复杂”，而是对目标...