入职第一天，一切都是新的，也一切都让人觉得挺开心的。新的办公室、新的工位、新的电脑，连空气里都带着一点“重新开始”的味道。同事们都挺友善，领导也耐心地给我介绍了团队和工作内容，虽然还有点紧张，但更多的是期待。希望自己能尽快适应节奏，把这份新鲜感和热情慢慢变成稳定的动力。

最近总能刷到各种劝退、劝进的帖子或评论，不是XX岗劝退，就是各种晒大厂offer或高包的劝进。这类讨论常常陷入单纯的技术优劣对比，或是演变为个人境遇的情绪宣泄。我认为，在影响就业现状的因素中，一个更重要的逻辑常被忽略：就业市场的供需关系。首先必须说明，我并非认为技术不重要。个人技能永远是职业发展的基石。但我想强调的是，当某个岗位的供需比达到一定程度时，影响就业难度和前景的，更多是企业的需求和人才的供给。找工作（实习），不仅要看自己会什么，也要看清企业当下及未来一段时间需要什么。当某个领域需求旺盛而从业者稀缺时，入行门槛可能相对友好，成长窗口也较宽松；而当供给迅速增加乃至饱和，竞争便会加剧，企业筛选标准自然水涨船高，岗位相关从业者逐渐内卷，最终出现一岗千人投，空有技术在身，达到入行门槛，却因为企业有更优选，拿不到offer，甚至影响到行业寿命的情况。总之，不要盲从。有些人过于激进，我是怂包，开匿名了，大家理性讨论

本文介绍向量检索服务DashVector动态量化功能和作用。背景介绍量化（Quantization）是向量检索技术中一种常用的优化方法，通过一定程度的精度（召回率）损失，来换取性能的大幅度提升，以及内存占用（索引文件大小）大幅度降低。向量检索服务DashVector支持向量的动态量化，用户仅需在新建Collection时选择对应的量化策略，即可无感的使用量化功能。开启动态量化前提条件已创建Cluster已获得API-KEY已安装最新版SDK代码示例说明需要使用您的api-key替换示例中的YOUR_API_KEY、您的Cluster Endpoint替换示例中的YOUR_CLUSTER_END...

连985211的门都摸不到，也敢说自己擅长做题？那场最重要的考试你都输了，后来那些零零碎碎的题目，做得再好又算什么？不过是在错误答案上反复描红，自欺欺人。当初做题家这三个字，都是某92人士提出来的，也是92发扬光大的。说的是小镇做题家除了成绩没有拿得出手的东西。做题家好歹能拿得出手做题能力，很多人不仅啥都没有，连做题能力也是没有的。我今天发表这个暴论，就做好了挨骂的准备。