大家好，我是“蒋点数分”，多年以来一直从事数据分析工作。从今天开始，与大家持续分享关于数据分析的学习内容。本文是第一篇，也是【SQL 周周练】系列的第一篇。该系列是挑选或自编具有一些难度的 SQL 题目，一周至少更新一篇。后续创作的内容，初步规划的方向包括：后续内容规划1.利用 Streamlit 实现 Hive 元数据展示、SQL 编辑器、 结合Docker 沙箱实现数据分析 Agent2.时间序列异常识别、异动归因算法3.留存率拟合、预测、建模4.学习 AB 实验、复杂实验设计等5.自动化机器学习、自动化特征工程6.因果推断学习7. .……欢迎关注，一起学习（欢迎准备从事数据分析岗位的学生...

春招最硬气的时候。🤣

hr的话一句都不能信，本来商量好了可以延迟入职，结果一个月后问hr却说不能入职了，真踏马沙雕公司，说啥人满了，同意了又反悔还不直接说，我不问他就不说，没信用  #泓齐网科#

RAG：特定充电口 想象你住在一个充电器堆积如山的世界。每个设备都有自己的专属接口：诺基亚的充电头、苹果的 Lightning 数据线、三星的 USB 接口……虽然都能用，但每次想给设备充电时，都得在一堆线里翻找“对的那根”。 是不是很烦？ 这就像是 RAG（检索增强生成） 的工作方式。 RAG 是如何工作的？ 你问一个关于量子计算的问题，RAG 会从 Google Scholar 或其他数据库拉取最新的论文。就像你每次要充电，都得找对的那根数据线。 RAG 每次响应用户时，都需要连接到外部数据源（如向量数据库、知识库或 API）来获取信息。每一次请求，就像为不同设备找对应的数据线。 如果你问...