一、背景 大数据时代，对数据的使用分析频繁，在数仓层面对数据的管理组织都在考虑用新的技术方案实现更快速的数据计算，算力的发展是底层引擎迭代的驱动力；从最最初的MR计算框架到现在的基于Rdd的内存计算模型，再到向量化计算优化，一步步追求更高性能的计算。数据模型的发展也是从最初的银行范式建模，到现在迭代快速的维度建模反范式建模，团队发展从最初的中台团队到现在的BP模式，都在追求极致的效率。目前，在对数据模型层面对长周期的数据进行访问都在追求避免对底层明细数据的过多扫描，从而实现模型计算效率的提升。本篇重点剖析几种数据压缩方案。主要是基于二进制压缩的方案进行数据模型的压缩。 目前，在对实体进行历史周...

什么年代了，还有地主

双九计算机硕士，简历求锐评！！！欢迎讨论！！！两年后应该还会再找一段暑期实习，同步应该也会再做点项目（之前简历上的项目由于一页放不下了就先删掉了，含金量不是很高）……比较纠结的地方其实在于后续要走什么方向，本科很多方向都研究过一段时间（AI，Network，System，图形学）但是都不太精通，目前毕设在搞AI4Network，侧重于黑白盒网络仿真加速，入学之后的方向可能会围绕AI Infra（具体做哪个细分方向还没确定），求大佬们给点建议……另外其实也在纠结是否要继续走互联网大厂路线，也在考虑移动联通电信这些运营商或者一些国央企，以及选调也在纠结中（学生工作和社会实践蛮多的，相关奖项也还可以，但是没有三好学生和国奖），求大佬们给点建议……（如果有熟人刷到请不要盒我hh，留点面子哈哈）

我觉得首先得好好学习python，而且python真的很简洁高效，人生苦短，得用python嘿嘿，还有python中的Flask要掌握了，就像Java中的spring boot一样还有就是基础知识啦，弄明白Transformer架构，也不用你推导公式，把每个细节都弄清楚，知道Encoder/Decoder是干啥的就行，明白什么是Embedding(词向量)。不懂的地方去OpenAI、DeepSeek或者阿里的千问这样效率贼高