校招焚诀

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花一、核心概念（先理解基础）GROUP BY：按指定字段将数据分组，对每组计算聚合结果（如平均分、总人数），实现同类数据汇总。HAVING：仅对分组后的结果筛选，区别于WHERE（分组前过滤原始行）。结合「学生-成绩表」，以下详解核心注意事项，搭配实例便于实操验证。二、关键注意事项（附示例）1. SELECT子句的字段严格受限（核心坑点）GROUP BY分组后，SELECT仅能出现「GROUP BY分组字段」或「聚合函数」（SUM/AVG/COUNT等）。❌ 错误示例： -- ...

最近看见新闻还有各种数据显示，AI岗位需求旺盛，甚至能月薪6万+，确实非常诱人。普通人有没有机会分一杯羹，只能说很难。高薪的背后对应的是高门槛：不仅需要相关专业的高学历，还得懂各种算法、大模型原理，ai相关原理，和相关的经验，这不是短时间能搞定的。那普通人该怎么办呢？我们不一定要成为创造AI的创作者，但是能顺应时代会使用AI。

一、面试题简述能系统地说一下常见的缓存策略吗？在实际项目中你会如何选择？你是怎么权衡一致性和性能的？二、面试官想听的这道题不是在考有没有用过 Redis，它实际上在考三个能力层级：1、你是否理解缓存的本质矛盾：一致性 vs 性能2、你是否知道缓存策略不是一个点，而是一整套机制3、你是否具备按业务特性选方案的架构判断力高分的回答应该是把缓存当成一套完整的高并发风险控制系统。三、面试回答举例我理解缓存策略本质不是怎么加缓存，而是围绕数据一致性、系统稳定性和性能目标之间做权衡。如果系统不需要高并发，理论上可以不加缓存。由此可见，缓存的存在，本身是一个性能优化手段，而不是一致性保障工具。1、常见读写模...

下次不投了真不投了体验感和秋招一样，纯折磨