美团前端岗明天复试三面，求助大佬们三面问些什么

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...

发消息发到工作群了。。。主要是朋友也看错群了还回复了

bg双9，无实习，暑期时间学过java，有一定项目八股算法基础，秋招京东offer@黑皮白袜臭脚体育生

将 GameManager 做成单例模式，在 Cocos Creator 这类游戏开发中，是管理全局唯一状态和提供公共服务的最实用、最普遍的架构选择。它的好处和最佳实践可以用下图清晰地概括：下面我们来详细解读每个核心优势。📝 核心优势详解1. 唯一数据源，杜绝状态混乱这是单例模式解决的最根本问题。游戏中有很多数据必须是全局唯一且统一的，例如：玩家分数、金币数游戏状态：正在运行、已暂停、已结束当前关卡、游戏配置 如果这些数据分散在不同的脚本或节点中，很容易出现不一致（例如 UI 显示的分数和实际存储的分数不同）。单例 GameManager 确保了整个游戏都从它这里读取和更新这些核心数据。2....