学会计的都找到工作了吗？

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...

mcu+rtos岗位 这是一面 

一、前端基础与原理🔌 网络通信1. 请详细说明 HTTP 和 WebSocket 的区别？适用场景分别是什么？区别：适用场景：2. 什么是 SSE（Server-Sent Events）？它的核心特点是什么？SSE 是一种基于 HTTP 的单向通信技术，允许服务端主动向客户端推送事件流。特点：基于文本传输、默认支持断线重连、仅服务端向客户端单向推送、兼容性较好（除 IE 外主流浏览器支持）。3. 在什么场景下会选择使用 SSE 而不是 WebSocket？场景：仅需服务端向客户端单向推送数据（如新闻通知、日志推送）、希望兼容低复杂度场景、不想维护双向连接的心跳机制。原因：SSE 实现更简单、...