近年来，机器人产业迎来爆发式增长，智能制造、物流搬运、服务机器人、无人配送、医疗康复等领域对机器人技术的需求不断扩大。作为嵌入式方向的从业者或即将进入行业的学生，机器人无疑是一个极具前景的“新机会”。机器人不仅需要硬件控制、实时系统、通信协议等嵌入式基础，还涉及传感器融合、运动控制、视觉识别、算法优化等多学科交叉内容，因此对嵌入式工程师的能力要求更高，但也意味着更广阔的发展空间。机器人行业的核心竞争力在于系统整合能力。一个机器人项目通常包含底层驱动、实时控制、上位机通信、传感器数据处理、路径规划与运动控制等模块。嵌入式工程师在机器人方向的优势在于对底层系统的理解更深、更能把控性能与稳定性。因此...

二战老兵刚考完试也不能闲着，先找个班上。25年毕业上了三个多月的班，之前在校参加过一段校企合作的项目，就当它是实习了。简历有啥修改建议不，前辈们帮我看看，感谢！

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...