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...

求助，今年大四，之前没有过实习，简历投出去都说不合适

链接 恕我无能,这题不看提示真写不来啊~~~ 这题还是要用树状数组,(感觉线段树也行?没试过) 不过得稍微变实现的形式,我们把每个数据都看做1就行了,毕竟每个数据的种类只有1个嘛 但是,问题就在重复上,如果出现重复,那其中一个就必须为0才行,不然求和会不对 比如 1 2 3 4 5我们就转换为1 1 1 1 1 ,然后放进树状数组 但是1 2 3 4 2就不一样了,可能是1 0 1 1 1或是1 1 1 1 0,这两者放进树状数组得到的结果有什么区别呢 由于我们习惯性地从左向右遍历,我们发现,前者当查询区间为[left,5]时,用树状数组查询是正确的,后者则不行(除非从右往左) 因此,我们可以...