深信服正式批c++

面试官：你还有什么想问的吗？ 我：什么时候给我发offer？↑如果你不是很想要这份工作，也可以像我这样问。关于反问环节，很多朋友应该很迷惑，“我真没什么想问的，但是不问有点尴尬，要不问点啥吧？”我也是从这个阶段开始的，但是在我面试了众多公司的AI算法工程师后，还是总结出一些规律。我们应该先明确的是——反问环节对我们的帮助有哪些。首先，通过提问，我们可以直接或间接地获取信息。这个信息包括但不限于： 1.公司产品线，这个是相对容易问到的，例如“我了解到我们公司有xx产品，我想问下您具体是负责哪个业务的？”这个问题是一个不会出错的问题，主要是帮我们判断“这个公司做的事我真的感兴趣吗”，以及引出后续的...

介绍一下基本情况:岗位:某中厂后端开发实习生，本来学的java，岗位是golang，实际接触的代码全是php😅😅😅工作内容:就是给解决用户在产品使用中反馈的问题，比如看不到评论，收不到通知等等，然后就是查日志，复现问题，调接口，看后端代码。😭😭😭室友在大厂的实习都是写需求啥的，我快一个月了，一行代码没写。😐😐😐求大佬们支个招，该怎么包装这段实习。目前想法:1.因为可以接触到所有代码和接口，看到代码过去的更改记录，打算将工作内容写成负责某某模块开发维护，升级了某个接口这种。然后到时候给面试官展示的就是增加了新方法的整个思路。2.但是吧，接触的全是php，我是不是还得准备php开发框架的东西？而且就算是把过去某一个更改说成自己的，内容也好少啊。3.暑期和秋招还想主攻java，该怎么描述这段实习。佬们支个招吧，孩子没法了。😟😟😟😟

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...