迅雷这个公司大家推荐去吗？感觉要去广州面试好远啊

刚刚结束的秋招中，有人欢喜有人忧。欢喜的是，有些同学找到了不错的工作；忧愁的是，也有同学没有心仪的去处。秋招和春招，是学生们心头的两个坎，之前看师兄师姐们或优雅或费力的迈过这些坎，感触并不大。终于，在毕业的前一年，也轮到了我们自己。第一次经历，自然心头有着不少疑惑。今天从计算机行业出发，我带你抽丝剥茧，把事情整清楚。首先抛出三个大家关心的问题：校园招聘的秋招和春招有什么区别秋招零offer，春招还有机会吗秋招已经签约了，能去春招再看看吗春夏秋冬，四季变换，自有顺序。那为啥秋招会在春招之前呢？因为，对于学生来说，在校期间的求职时间有两段，一段是毕业前一年的秋天，在 7 月 ~ 11月之间，称为秋...

刚开始投不懂事，瞎投的，简历都是第一版烂简历，没想到突然打电话约我面试。之前不知道，打完搜了一下才发现有脏面评的说法，目前连hot100都没刷完，八股也不熟

我写简历之间没看过🐂客，想着自己想投啥就投啥吧。结果今天一看你们的简历，觉得我的简历太奇怪了。老早之前在一次校内的招聘会上投了自己的纸质版简历，当时编辑的时候寻思简历应该简洁大方一些。然后字体啥的也稍微比较大，而且最好一页。结果现在看来，我精简了很多天的简历，好像有点太简单了，看起来啥也不会一样😭

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...