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V2EX = way to explore

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2024 年 3 月 25 日

回复了 ropon 创建的主题 › 数据库 › 有用 OceanBase 作为主要 db 存储的吗，自建或云服务

一定的场景下是可以省钱的，但是会带来一些新的问题

2024 年 3 月 7 日

回复了 SSSSeven 创建的主题 › 职场话题 › 应届生是先就业再择业 OR 先择业再就业

有的选才能择业
开发没挑战性不想干
软件测试是个人都能干
渗透测试目前的环境很多公司活下去都是问题，除非是专业的网络安全公司，这种公司对要求也不低

所以估计最后大概率还是走软件测试

2024 年 3 月 4 日

回复了 lynan 创建的主题 › 分享发现 › 说说你们现在用了哪些不错的免费服务吧

fc 跑定时签到之类的任务。每天调用一次基本免费

2023 年 12 月 29 日

回复了 gitrebase 创建的主题 › 程序员 › 大家喜欢用 ORM 还是直接写 SQL

什么方便用什么；
什么用的熟练用什么；
原生 sql 写起是非常爽，奈何处理业务逻辑有时候反而更麻烦。这时候就该 orm 上场了。

2023 年 12 月 20 日

回复了 Malvo 创建的主题 › 问与答 › 明知结果还要去尝试，有什么诗词形容？

失败固然痛苦，但更糟糕的是从未去尝试。

2023 年 12 月 4 日

回复了 PatrickLe 创建的主题 › 宽带症候群 › 农村两户距离 300 米，如何共用一根宽带？

@fs418082760 四川+1

2023 年 11 月 28 日

回复了 hui9000 创建的主题 › 数据库 › mysql 同步数据到 SQLite 和 SQLserver

赞同；通过接口拉数据后写入设备的 sqlite

2023 年 11 月 23 日

回复了 ahhhhhh888 创建的主题 › 问与答 › 关于大学的心结，怎么破

东隅已逝，桑榆非晚

2023 年 11 月 3 日

回复了 Hmmmmmmm 创建的主题 › Apple › 买 m2 pro 还是 m3 pro？

m1 pro 16G512 完全够用性价比也高。我买成 1w 不到

2023 年 11 月 3 日

回复了 sodayo 创建的主题 › 配件 › 求推荐一款 300 元以下的蓝牙办公鼠标

罗技 m585, 双模
jd149

2023 年 6 月 8 日

回复了 wenxueywx 创建的主题 › 问与答 › 又是一年高考季，也是毕业季。每年毕业流入社会的人这么多，是否会人才过剩？

@hjw45611 人才和人口是两个问题；人才层次从低到高应该是一个三角形分布；现在三角形的腰部过大，顶部太小;

2023 年 6 月 8 日

回复了 wenxueywx 创建的主题 › 问与答 › 又是一年高考季，也是毕业季。每年毕业流入社会的人这么多，是否会人才过剩？

@Aloento 哎，怎么说呢，我认为现在的学历水分还是比较大的。

2023 年 6 月 8 日

回复了 wenxueywx 创建的主题 › 问与答 › 又是一年高考季，也是毕业季。每年毕业流入社会的人这么多，是否会人才过剩？

@FranzKafka95 嗯，就像一个一边放水一边注水的水池；只不过目前注水速度还是增加的

2023 年 6 月 8 日

回复了 wenxueywx 创建的主题 › 问与答 › 又是一年高考季，也是毕业季。每年毕业流入社会的人这么多，是否会人才过剩？

@hsfzxjy 确实；十几年又一代人了，按现在生育率趋势看压力很大

2023 年 6 月 8 日

回复了 wenxueywx 创建的主题 › 问与答 › 又是一年高考季，也是毕业季。每年毕业流入社会的人这么多，是否会人才过剩？

简单地，按照各地人才引进政策来看，学历本科（不包含）以上。

2023 年 6 月 8 日

回复了 wenxueywx 创建的主题 › 问与答 › 又是一年高考季，也是毕业季。每年毕业流入社会的人这么多，是否会人才过剩？

@AoEiuV020JP 人才的分界线越来越高👍。

2023 年 3 月 29 日

回复了 godleon 创建的主题 › 程序员 › 请教一个数据处理的需求，寻一个高效率的解决方法？

@godleon 特意用 mysql8.0 试了下纯 sql 的方法
CREATE TABLE `t01` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`type` int DEFAULT NULL,
`value` double DEFAULT NULL,
`date` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB ；

INSERT INTO `t01` VALUES (1,1,10.111,'2023-03-21 01:00:00'),(2,2,19.111,'2023-03-21 01:00:00'),(3,2,11.111,'2023-03-21 02:00:00'),(4,3,12.111,'2023-03-21 02:00:00'),(5,1,13.111,'2023-03-22 11:00:00'),(6,1,14.111,'2023-03-22 12:00:00'),(7,1,15.111,'2023-03-23 12:00:00');

select distinct date(`date`) as`date`,`type`,count(*) over(partition by date(`date`),`type`) as count, first_value(`date`) over (partition by date(`date`),`type` order by `date` desc) as `latest_datetime`,first_value(`value`) over (partition by date(`date`),`type` order by `date` desc) as `latest_value` from t01;
+------------+------+-------+---------------------+--------------+
| date | type | count | latest_datetime | latest_value |
+------------+------+-------+---------------------+--------------+
| 2023-03-21 | 1 | 1 | 2023-03-21 01:00:00 | 10.111 |
| 2023-03-21 | 2 | 2 | 2023-03-21 02:00:00 | 11.111 |
| 2023-03-21 | 3 | 1 | 2023-03-21 02:00:00 | 12.111 |
| 2023-03-22 | 1 | 2 | 2023-03-22 12:00:00 | 14.111 |
| 2023-03-23 | 1 | 1 | 2023-03-23 12:00:00 | 15.111 |
+------------+------+-------+---------------------+--------------+

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