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...

最近在投递简历。在BOSS上，投了50来份小厂(1000人以下)。只有几个人回复(我知道这很正常)，目前有一个小厂hr的电话，说他们的要求很高，我代码有点少。感觉小厂的要求都好高，什么QT，游戏项目/引擎，嵌入式，音视频，图片处理，机器学习，数据挖掘/分析等等，我是不是要改变策略，投中大厂(可能他们的要求比较低，比较看重学习能力)？现在想，先投一个月(边复习+MySQL+QT)，不行就考研去了。

看了美团新发布的财报，好家伙，亏损160亿丑团这难道走下坡路了吗？难怪看到这么多人说开到白菜offer......要是这样，大伙儿还能喝到0.99的奶茶吗？

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...