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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...

一整年就是飞飞飞，甚至一天飞两趟好不容易挣点钱全花机票上了明年秋招会善待我么

全部是92硕士研究生学历

对嵌入式工程师来说，进大厂并不是“会不会写代码”的问题，而是你是否具备可规模化培养、可长期使用的能力。面试所考察的技术栈和八股文，本质上都是在验证这一点。一、嵌入式进大厂的核心技术栈（拆到不能再拆）1. C / C++：不是会写，是吃透在嵌入式面试中，C 语言几乎决定生死。重点不在语法，而在以下能力：内存模型栈、堆、全局区、常量区的区别局部变量和静态变量的生命周期野指针、悬空指针产生的原因指针与数组指针运算的本质函数指针、回调的真实用途位运算掩码、置位、清零外设寄存器操作的常见写法volatile / const / inlinevolatile 为什么能防止编译器优化在中断、DMA、寄存器访...