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...

1.第一种人呢以92和计算机强双非（四邮四电）偏多，这种人呢，喜欢把自己的学校称为“大专”，极力在交流时贬低自己的学历，放大自己学历的缺点（如牛客经典贴，双非秋招oc美团，点开发现是985硕士🤣🤣🤣），说的自己学校好像比双非认可度还低，好像这样才能突出自己多么牛逼，克服了多少困难，技术有多强，但你要是说想双非考研去他们学校，他们又要狠狠打压你，告诉考他们学校多难了🤣🤣🤣。从92到大厂明明是证明自己一直优秀的一条路，你不走，你非要故意恶心自己也恶心别人，何必呢？2.第二种人以像我一样的双非同学偏多，大多学历比较低，可能又带有中大厂实习。他们会在你交流的时候，十分刻意的强调自己是弱双非或者学院本，再不经意透露自己在某某大厂实习。等着群聊里响起“原来是xx(大厂名字)✌🏻啊，给你跪了😭”，他们便心满意足了。不用反驳，因为我之前也是这种人，现在也有这种倾向😆😆😆。3.第三种人更是神人，跟这种人交流时，你会觉得对方已经被美国植入芯片控制了，张嘴闭嘴只有膜膜膜，羡慕羡慕羡慕。上到拿到大厂offer，下到喝一杯奶茶，他们都说羡慕。不知道他们的生活过得有多么悲惨，连喝杯饮料都到了羡慕的地步🤣🤣🤣。天天就是在群里面互相吹捧，互相羡慕，不知道交流起来有什么意思。4.第四种人则是第一种人的对立面，我有时候觉得是第四种人太多才会导致第一种人的出现。这种人天生带着对92的恨。仿佛学计算机没有拿到offer全是92导致的。他们是小说里被陷害的白莲花女主，92则是夺走他们人生的恶毒女配。在他们的眼中，他们的技术要比92好一百倍，但是所有企业都识别不了他们这匹千里马。实际自己从来没想过，在ai与辅导课程普及的当日，所谓的计算机，早已经没有了任何的技术壁垒，否则也不会有那么人转码了😂。这是那天回家路上发抖音的，讨论不少，有赞同有不赞同的，其实有时候也在想自己言论是否偏激。今天遇到朋友问我好久没更新牛客了，就搬了上去。其实很简单，加了交流群之后，发现交流的质量参差不齐，有些实在言之无物，想了想自己也会有这样的问题。自己也在建交流群，希望能避免这样的现象吧

今天打开手机一看，通义千问居然可以帮我点外卖了，前段时间刚刚听到阿里all in ai的新闻，没想到这么快。 看来对于阿里来说，平静的湖面下深藏危机，以至于他们刻不容缓得开始实施。 未来三年，阿里将全部身价投入ai，背水一战。成功，阿里将是未来ai时代的头部，失败，恐怕阿里就要落幕了，所以阿里到底能不能成，我们一起来分析。一、战略眼光 这是商业路线之争，阿里的豪赌，其根本目标并非单纯“做一个领先的AI模型”，而是要定义并建设一整套未来AI时代的基础设施，从而让自己成为新时代不可绕过的平台。 这里段段用自己的语言，来汇总一下未来阿里到底想干什么。 技术层，实现AI全生态自研，不只局限于技术，还包...