9.18 美团到店二面

前言别笑，这真的是高频翻车题。在数仓面试考察建模理论这一块时，数据域和主题域的区别几乎成了必问问题。但奇怪的是，即便是在企业里干了三五年的同学，一聊到这两个概念，也常常含糊其辞。先看定义数据域：是从业务过程出发，对数据进行的分类管理，解决「数据如何管」的问题。主题域：是从分析视角出发，对数据进行的逻辑划分，解决「数据如何用」的问题。大家看完定义之后，可能还是无法对应到真实数仓建设中来，我们直接上企业真实案例！假设用户完成一次完整购物：登录 -> 浏览商品 -> 加购物车 -> 下单 -> 支付 -> 卖家发货 -> 买家收货 -> 评价/退款在整个购物...

6月down后继续尝试～【intro】我是UCL（qs top 10）城市空间科学硕士，本科是211机械设计制造及自动化（有工科逻辑底子👩🏻‍💻）过去几年，我的经历有点“跨界”，但核心一直围绕着 数据分析 + 空间信息 + 可持续发展。📍林火遥感监测的研究（发表Remote Sensing论文）；📍在浙大某实验室和关联企业中做过与数字孪生、碳排放评估相关的项目，参与一些算法和技术文件的编写。📍python/GIS研究伦敦超低排放区政策（ULEZ）对空气质量的影响；看起来跨度有些大，我其实一直在寻找同一个方向——用数据与空间技术理解和优化真实世界。（🔎详情CV哦）【认真碎碎念】今年6月后迫于求职环境压力，我申请了部分PhD（ESG、城市交通排放、碳中和方向♻️），期间主要在充实研究能力、读文献📄、和导师🧑‍🏫沟通，也因此有一段“空窗期”，希望遇到【不介意】我处于探索发展路径的伯乐呀（福利：面试官还有机会解锁这位 理工+人文混血体 的有趣副业经历👾）。【意向岗位/城市】希望寻找一份能结合我背景和「兴趣」的工作。意象方向：🌍 GIS / 遥感 / 城市数据分析🏙️ 智慧城市、可持续发展研究🌱 碳中和、环境数据分析、ESG政策研究（感兴趣也正学习ing）💡 技术与策略结合的岗位，如数据顾问、其他科技方向的项目助理｜解决方案｜科研研究助理等等意向地点：上海 / 深圳 /香港（接受Hybrid或部分远程）。希望能加入一个包容多元复合型背景、愿意给年轻人自我学习自我成长机会的团队，不介意我“跨界”的路径，更看重逻辑能力、学习力和独立思考的硬实力和软实力。

标题党致歉。。为什么我找不到实习啊啊啊啊啊啊啊啊啊我知道我的简历很烂应该怎么改啊

不知不觉，作为 25 届的应届生，我已经入职嵌入式岗位半年多了！这段时间走了不少弯路，也找到了几个超级好用的工具，今天想和大家分享一下。 一、好用工具 1.AI辅助代码插件工具 Fitten Code 还有Copilot真的要大力推荐这两个插件！如果你觉得自己写代码很慢、代码能力差，或者总是重复写类似的业务逻辑，这两个工具真是救命稻草。 直接在 vscode 里搜索并安装就好。它们可以智能补全代码、自动生成注释、查找 bug! 举个真实的工作场景：有时候我写的代码逻辑差不多，只有几个参数不同，之前我总是复制粘贴，逐个改，一方面慢，另一方面容易出错。但这两个插件可以根据我之前的代码逻辑，自动处理...