先说结论：AI 让懒惰的人更浅薄（沦为 Prompt 工程师），让勤奋的人更深刻（进化为系统架构师）。今年AI的井喷式发展，尤其是Claude，Gemini这些里程碑式模型的出现，对我这种需要coding 的人影响是非常大的：以前写代码，把手放在键盘上，脑子先转几圈；现在写代码，把手放在 Tab 键上，等着 AI 给我补全，或者把需求给AI直接化身无情的“CV工程师”。AI 确实让效率起飞了，但夜深人静的时候，我偶尔会心虚：如果拔掉网线，我是否已经变成了一个空壳？1.肌肉记忆正在消失 这一点开发同学应该极有共鸣。曾经的代码全是自己一个个字符敲出来的，常用的模块早已形成了肌肉记忆，闭着眼都能敲出...

大二双非小登被字节约面了，海投投到后看了简历直接约面了，虽然不大可能面上，但我将尽我最大努力，期末考试不复习了😡

双非本末2硕，有一个研究所的实习，但也是做的图像算法工作，至今为止投了1000份简历，只有10多次面试，而且大部分都是一面挂，是不是简历项目太差了，求大佬指点

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...