刷题是找Java工作的“必修课”，但数量并不是唯一标准。关键是质量和思路。一般来说，如果是校招或秋招，建议至少刷 200–300道左右 ********，涵盖：数组、字符串：基础功底链表、栈、队列、哈希表：常考数据结构树、图、动态规划：中高级题排序、查找、双指针、滑动窗口：面试高频技巧更重要的是刷 典型题、掌握套路，会总结、会变形，而不是一味追数量。Java工作面试，不只是考算法，还看 基础语法、面向对象、JVM、并发、项目经验。底线是：刷题够你熟练应对常见算法题就好，其余时间多练项目和面试表达，你的胜算会更大。

今天面试完 虽然没被这么拷打 老板也对我很满意 面了将近40分钟 结尾老板直接给我说实习生 实习4.5k给你 转正5.5k 然后干得好6 每半年涨一次薪 然后直接说怎么样 我当然觉得不错 老板直接说那明天可以入职吗 哇靠我情商低的 我来了句明天后天还有面试 看到老板从激情变为冷漠 我就知道凉了

都不敢投产品，投了个运营，为什么就秒挂了呀…

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...