在我们实际工作中大部分人会遇到sql优化的问题，这篇文章主要介绍SQL优化相关。首先我们怎么发现我们的sql执行效率低呢，最简单的方法就是当用户反馈慢的时候我们就会知道哪里可能会有sql效率影响的问题，这里排除其他影响情况，只考虑数据库sql慢的问题。当然这种方式对于我们来说很被动，我们还可以通过什么方式找到有性能问题sql，我们可以通过MySQL的配置文

2019年总结1、读书!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up51a0883084ebf2f55b22e6d326955741c8a.png)读书情况良好，但是感觉领悟略少，只是停留在读的阶段了2、结婚生子这个完成的很好3、涨工资1000元这个没有达成2020年计划

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/860fdd59f6bb03c8460bd0082ee19cfd690.jpg)(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzU3MzgwNT

　　　在项目开发过程中，我们经常会遇到树形数据结构的设计，例如菜单树，地区树和类别树等等。一般而言，我们需要把数据库中记录全取出来，然后构建树（注意的是，最好是一次性取出来，如果是ajax按需拉数据则不需要）。下面分享了递归和非递归两种方式：packagetest.tree;importjava.util.ArrayLis

转载:https://www.cnblogs.com/wardensky/p/4569133.htmlSQL优化准则禁用select使用selectcount()统计行数尽量少运算尽量

从“协调员”到“设计师”：AI重塑招聘新生态AI得贤招聘官每天，两千份简历涌入系统。你看到的，是密密麻麻的文字与数据；AI看到的，是清晰的学历背景、精确的技能标签、潜在的逻辑与表达。当人工智能正以秒为单位，完成从硬条件过滤到模型排序，再到深度面试评估的全流

AI得贤招聘官：当“AI员工”开始上班，招聘革命已在眼前未来的企业劳动力，将由人类员工与数字员工共同组成。这不是一句口号，而是一个正在加速到来的现实。从自动驾驶到AI客服，从智能设计到AI法律顾问，越来越多的“AI同事”开始走进企业。当他们不仅能工作，还能

用AI破解招聘困局：重新定义高效精准的人才选拔校招季的深夜，办公室里总有HR对着成百上千份简历奋战，手边的咖啡续了一杯又一杯。“学历筛选反复核对、项目经历逐行研读、筛选标准来回调整”，成为许多HR的日常。可即便付出大量时间，招聘中的痛点依然突出：简历数量与

AI重构招聘格局：企业应对候选人“AI升级”的破局之道校招季的一组数据正悄然改写招聘生态：近40%的毕业生在校招期间投递岗位超50个，更关键的是，候选人已率先在简历优化、面试准备、自我提升等环节主动运用AI工具，其AI使用率远超企业端。这一变化直接导致企业

HR进阶战略席位：AI面试引领招聘决策精准革命AI得贤招聘官75%的企业高管已将AI列为前三大战略重点，这标志着AI不再是单纯的工具升级，而是组织能力的深度重构。但现实却略显尴尬——真正认可“AI带来显著价值”的高管仍属少数。愿景与落地之间的鸿沟，正让HR