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...

面试官开口就问：“同学，你期望的工作地点是哪儿啊？”我想都没想直接说：“广州啊。”对面瞬间安静了半天，然后慢悠悠来了句：“同学，我们总部在北京，秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了，脱口就是一句：“啊？北京？你们公司在北京啊？那北京也行！”

题干解析 题设要求我们找出一个联通图的冗余边。 算法思路 本题是关于并查集数据结构的经典应用。利用并查集的性质，我们在构建图的同时检查当前构建的边是否为冗余边，不是冗余边则将该边两端点在并查集中进行连接，是冗余边则记录。由于题设要求我们输出最后出现的一条冗余边，因此我们不能一找到冗余边就输出，需要完全遍历整个题设的连接数组。 实现代码 class L684 { class UnionFind { // 这是优化连接的并查集类，一般使用可以不用考虑秩 vector<int> parent; vector<int> rank; // 秩（树高度近似值） public: ex...