阿里内推被拒之后会自动转到网申吗？

不知不觉，作为 25 届的应届生，我已经入职嵌入式岗位半年多了！这段时间走了不少弯路，也找到了几个超级好用的工具，今天想和大家分享一下。 一、好用工具 1.AI辅助代码插件工具 Fitten Code 还有Copilot真的要大力推荐这两个插件！如果你觉得自己写代码很慢、代码能力差，或者总是重复写类似的业务逻辑，这两个工具真是救命稻草。 直接在 vscode 里搜索并安装就好。它们可以智能补全代码、自动生成注释、查找 bug! 举个真实的工作场景：有时候我写的代码逻辑差不多，只有几个参数不同，之前我总是复制粘贴，逐个改，一方面慢，另一方面容易出错。但这两个插件可以根据我之前的代码逻辑，自动处理...

不好意思友友门标题党了其实是本人27届想找第一份实习，boss沟通了十几个，感觉太难了，进面的也很少，求各位大佬痛批简历求求了

大学爽玩了3年的混子，大多技术栈仅仅知道皮毛不要细看下面的专业技能，全是抄的，实际上稍微深一点就不会，各方面八股搜集全面了，但还没有开始系统性的理解记忆。项目 点评+自己搞出来的小巧思玩具项目，理解深度还有欠缺，需要慢慢全面搞清楚就这个简历而言，大佬们有什么建议吗因为hot100还没开始刷。准备寒假把简历打磨实践好，八股理解理解记忆，到开学刷刷算法，打算无实习直接冲暑期实习了

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...