许愿58

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...

如题，最近一家上海的公司在做背调阶段，突然告知我说背调公司反应我的征信有问题，说是 23 年的时候有信贷逾期记录，我当时人都傻了，我从来没办过任何信贷，而且都好几年了，反正就是一整个懵逼了……于是网上查了一些方法，自己去查证了，结果就是：1、征信中心无法注册客服说之所以无法注册是因为我没有过任何信贷记录，也让一个办理过助学贷款的舍友试了，是可以注册的，也就是说确实是没有接入到征信系统的信贷记录的2、手机银行申请个人信用报告显示无查询结果，和 1 也匹配，都表示我没有信贷记录3、还是不放心，又去查了执行网，还是查不到有执行记录4、问了 AI 说可能是没接入到征信系统的，于是下了个百行征信，据说是搜集所有民间的记录，还是查不到任何记录我确确实实查不到任何记录，就是白户啊，但是背调公司坚持就是有记录，我真没招了呀，现在也是尝试让 HR 去问背调公司具体的记录信息，我是真不知道该怎么办了…有木有比较了解的大佬能支支招呀

因为实习大部分都在本科，秋招开始的时候才找了一份实习，秋招开始投的都比较晚，几乎没有几个进面试的，不知道是简历问题大还是测评出问题了。实习的面试还是有的，但是大厂的比较少😭求大佬们帮我看一下，目前还是想找内容/增长运营方向的岗，base北京

你以为你只需要调调参数？实际上，你要面对的将是：生犯贪嗔痴戾疑，死受鞭笞斧灼烹（不好意思，杀批乱入了）。好了，言归正传，作为一个合格的视频算法工程师，大概的技术链路就如下图所示，其中最重要的就是视频画质算法（超分/去噪/增强），这一领域不可避免地要深度依赖深度学习。“深度学习”这个概念大家耳熟不一定能详，但如何系统地掌握它？也就是从“知其然”到“知其所以然”？ 阶段一：数学与编程基础 ( 2周左右，熟悉可跳过)万丈高楼平地起，在开始搭建神经网络之前，你需要掌握底层的语言（Python）和逻辑（数学）。不要被复杂的公式吓跑，我们以“够用”为标准。数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量微积分...