先埋坑，慢慢填。
从数据格式来讲，一般有以下三种：
从场景划分角度来讲，一般可以分为：
从时效性角度来讲，也可以划分为：
当然，并没有什么秘笈之类的东西，有一些诠释很好，这里记录一下。
搜索、广告和推荐，在企业中属于三个比较万金油的岗位，一般来讲都有需求，相比计算机视觉等，可选择范围更广，同时业务中涉及的方面也比较多，cv 和 nlp 一般也都会接触，目前来看，是很不错的岗位。
“要学会先解决主要矛盾，忽略次要矛盾。”
一些语言上的东西，无论是 Java、Python或者 SQL、shell 等，都是基础，最终目的不是为了学习这些语言，而是快速实现，快速迭代，速度慢了就会影响到工作。所以一定要熟练，熟练的唯一方式就是多练。
能够 follow 最新的 paper，并且了解最核心的部分，解决了什么问题，采用了什么方法，是否可以落地？注重解释性。
对于技术，要了解算法的演进过程。
另外要养成阅读 paper 的习惯，雷打不动，一周一篇。
熟悉业务，多问为什么，xx 指标变化了，为什么？一定要找到尝试解读现象，在回答为什么的时候，加深对业务的理解。
不要放过不理解的地方，不要思维定式，习惯挑战。
最后还让我立个小目标，三年时间成长为阿里 p7 水平，狗头保命哈哈哈哈哈。
先做好业务，注重总结，身边有很多值得学习的。
很多人工作之后博客之类的就停掉了，一开始还很奇怪，现在真是体验到了。
首先实习和正式员工区别很大，员工是有绩效压力的，必须花时间做好，不是简单的接任务，而是要把任务完成好，尤其是像我们这种节奏很快的公司，更是如此，很难有时间沉淀积累。
有时间的时候，多半也没了心思，只想休息。
也正因为这样，能够坚持沉淀的人很难得。
做不了英雄，就比普通人迈出多一步。
还想感慨一句，时间过得好快，是真的好快。童年和玩伴们一起在门前戏耍的样子明明就在眼前，如今已经要独自走向社会，承担属于自己的责任。
