啥也不会

面试的时候都在问Java相关的问题，进来了一个大前端的组，前一个月还是做一些需求，做了一个后端和两个前端的需求，都是简单的需求。最近没让我做需求了，现在都是在做ai coding方面的探索，比如怎么让ai生码生的更好。感觉这样的工作以后会不会没什么成长啊？旁边组做相关agent的开发，感觉有意思的多。但是转正也不能活水到旁边组吧？而且感觉旁边组的压力好像要比我们大，我们最晚8.30下班，他们应该最早8.30下班，🐮友们建议是继续苟着转正还是放弃转正机会，秋招再战？(选了转正应该不能活水到其他组，但是不选转正应该可以将简历推到其他组)

暑期实习找不到就算了，日常实习也找不到目前是一个九面0offer的状态...

大家总是会对小厂有偏见，其实不然，大厂的话精英人才太多，即便有很多资源，分配到自己的手里也就所剩无几，也就意味着接触核心机会少了很多，个人成长就少了很多。反而小厂，进去就给你做，自己摸爬滚打，也有人带着你去做，说不定一上来就接触核心业务，核心业务是最考验人和最容易快速成长的机会。小厂还有一个有点“领导能够看的到你”，和领导接触的机会多了，很多资源自然而然的就降落到你的头上。反而大厂人数太多，领导忙的不卡开胶，根本没时间没精力看的到你。强如金子闪闪发光也泯然众人矣。

第一章：流处理的时间维度，究竟是怎么一回事？在批处理的世界里，时间好像并不重要。数据是一次性全部读取的，处理的顺序是确定的。但一进入流处理的领域，时间就变得特别关键，甚至可以说，流处理=数据+时间。而在Apache Flink这个强大的流处理框架中，时间的概念更是整个运行时引擎的基石。我们通常在流处理场景中，会涉及三种时间：事件时间（Event Time）：数据在实际发生时的时间戳（通常由设备或业务系统打上）。摄取时间（Ingestion Time）：数据进入Flink系统的时间。处理时间（Processing Time）：Flink所在机器当前的系统时间。为什么要区分这三种时间？举个简单的例...