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...

刚开始投不懂事，瞎投的，简历都是第一版烂简历，没想到突然打电话约我面试。之前不知道，打完搜了一下才发现有脏面评的说法，目前连hot100都没刷完，八股也不熟

鼠鼠除了字节全投了，牛课上的全被拒了，美团百度腾讯这些一直简历筛选，快手直接简历挂是只能年后投了吗

这是一个非常经典的前端面试题，也是实际开发中容易产生误解的地方。简单直接的回答是：这是由 W3C 标准明确设计的。sessionStorage 的设计初衷就是为了“隔离”，而不是“共享”。以下是详细的深度解析，帮助你彻底理解其中的逻辑：1. 核心定义：什么是“Session”？在 sessionStorage 的语境下，“Session（会话）”的定义范围被严格限制在当前标签页（Tab）或当前窗口（Window）中。LocalStorage 的范围： 同源（Same Origin） + 浏览器实例。只要域名一样，所有 Tab 共享数据。SessionStorage 的范围： 同源 + 顶级浏览...