多少岁算年轻啊！今年39岁和媳妇分床睡已经三年了，我和孩子睡大卧室，他睡小卧室，交流很少，性生活基本没有。

我两性格截然不同，用她的话说我们反过来了，我是男的，顾家，每天下班就回家做饭陪孩子写作业做家务，基本不参加单位的活动，不是没有，而是不去。在我们单位我的岗位也是那种权利比较大的，掌握着和单位的考核权，所以饭局还是比较多的。

我媳妇就不一样了，她属于那种事业性很强的女性，善于和不同的人打交道，工作能力也很强，在她原来单位是他们管理层唯一的女性，现在做律师经常早出晚归。

我们还是大学同学，我大三的时候在一起的，那时候她喜欢我最主要的是，比较细心对她比较好，但现在反而因为太顾家太会照顾人遭到嫌弃，经常吵架，索性都不理对方，各过各的，从原来的同床异梦现在连同床都没有了。

曾经我们好的张一个人似的，大四的时候我们就在学校同居了，期间她还陪着我去过我们家两次，我也挺佩服他的勇气的。刚结婚的时候，他在一家私企做人力，我们单位离家远，每天下班他都会出来接我，然后我们一起回家做饭。想想那时候挺好。

去年我们也商量好了，准备离婚，孩子跟我，一人一套房子。我也同意，毕竟两个人还相对年轻，大家都不过这种半死不活的生活。她也知道孩子跟着我能照顾他生活，管好他的学习。

我们有一个儿子今年十岁，我们同他商量，我们虽然离婚还是他的爸妈，周末他妈妈也会来看他，但他死活不愿意，就这样我们也就一直拖着，现在是我早上早走，她晚上晚回，基本不见面。

周末两个人在家都感到尴尬，孩子是我们的中转站，有啥话表面是说给孩子的，实际上是让对方听的，感觉生活真是压抑。

我们都等着孩子赶紧长大，上了大学我们两也就解脱了，不需要天天这样，形同陌路了。说实话我们都没有第三者也没有出轨之类的，就是性格不合适。

不知道有没有像我们这样的，一辈子就这样慢慢的消耗下去。

算不上惨无人道，但是丧心病狂绝对是有的……

红警2由于内容丰富、兵种众多。所以很多调皮的伙伴们就开发出一些让人哭笑不得的玩法。

多功能步兵车

这个战车优点就在于可以装进不同兵种进而产生不同效果。装进狙击手他就是移动碉堡、放进去疯狂伊文就变成自爆卡车，你甚至能把超时空转换兵和它相结合，用起来那叫一个倍儿爽。利用超级超时空转换把一堆自爆卡车扔进对方建筑群，那感觉简直了……

恐怖机器人

因其外形原因，俗称“蜘蛛”。移动速度很快，可以钻进坦克（除了幻影坦克）和矿车的底部进行破坏，并且还不能被击破。我当年就试过用几百只蜘蛛和对方血拼，绝对的“病毒式传染”一群坦克摇摇晃晃全部冒烟并且还不能还手，想想也是醉了。

警犬

今年是狗年，作为间谍克星的它，就不得不提。一般情况都会把警犬当作抵御对方间谍或者伞兵的用途。各位看官有没有试过几百只警犬的混战？对你没看错，不用其它兵种，全部是狗，带上耳机用心去倾听，说是万狗奔腾绝不夸张。

最后说一种最究极的玩法，那就是你在确立胜局的时候不要摧毁全部建筑物，留下矿场或者兵营，然后重兵包围，直到对方经济耗尽卖掉投降……（好吧，我承认我有点丧心病狂）

以上是我个人的一点经验之谈，欢迎更“邪恶”的大神留言说出你们的玩法。

谢谢邀请！

大数据是我的主要研究方向之一，目前也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

首先，大数据领域的就业岗位还是比较多的，而且随着大数据的落地应用，大数据领域的岗位缺口目前依然比较大，所以目前选择学习大数据是不错的选择。

大数据领域的就业岗位目前具有以下几个特点：

第一：人才需求多样化。早期的大数据领域主要需求研发型人才，行业招聘往往以研究生为主，目标就业单位也通常以科技公司和互联网公司为主。随着大数据技术体系不断成熟，大数据目前正处在落地应用的初期，所以在人才需求方面，也呈现出了一种多样化发展趋势，逐渐从研发型人才（研究生教育）向应用型（本科教育）和技能型（职业教育）人才过渡，所以目前更多层次的人才都可以向大数据领域发展。

第二：人才需求量较大。大数据技术的发展创造了一个新的价值领域，而且这个价值领域非常庞大，能够创建出大量的新生态，所以大数据领域的人才需求量也非常庞大。目前在大数据发展的初期，技术型岗位的人才需求量会率先得到释放，包括大数据开发、大数据分析、大数据运维、大数据呈现等岗位。目前整个大数据领域的人才缺口还是比较大的，随着产业互联网的发展，未来大数据领域的岗位需求会进一步得到释放。

第三：岗位上升空间较大。大数据相关岗位的上升空间还是比较大的（未来可以往AI方向发展），而且由于从事大数据开发的技术人员，往往也具有更加丰富的知识结构，所以往往也能够胜任更多的岗位工作任务（Web开发等），从这一点来看，学习大数据技术会明显提升自身的岗位竞争力。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

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