刚开始投递简历是在五六月份，那会考试基本都结束了，在搞课程设计，寻思闲着呢，赶快找实习干干，投递后才发现暑期实习的招聘基本已经结尾了，收获了一个面试，非常仓促的准备，在学校的小树林里面的试，当时周围还有施工队在施工的声音哈哈哈哈哈哈，记忆挺深刻的，紧接着就回家了，五六个是在自己的卧室面的，到后面回学校了后，基本都是在学校的走廊里面面的，也有一两个是在空教室里面的，其中还有一个是在学校不太好吃的餐厅里面的！正因为不太好吃，所以人少哈哈哈哈哈哈#你都在哪些场所面过试？#

对不起各位，标题党了。最近几天都在找实习，今天下午面试了一个后端开发岗，一上来就叫我写力扣。有一个不会换了一道题写出来了，但是整体给面试官的感觉还是不太行，也深深知道了自己在这方面有很多欠缺。不出意外的话，今天下午面试应该是挂掉了。我现在有一个问题，想了想问大佬们。 我现在手上有一个51word的offer，它的方向是 自动驾驶仿真场景和AIGC ScenarioCopilot。但是我主要现在还是想找一个JAVA后端开发的日常实习，因为一直在学java。不知道该怎么选了，求大佬们支招。另外下面是我的简历，大佬们看看有没有需要修改的地方。学生管理系统就是苍穹外卖改版，当时都没学到redis，学完增删改查就开始投了。二更：麻烦大佬们看看我最新的帖子，看看我该选哪个

菜菜，救救，帮帮😭😭😭   

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...