小米春招&实习&小米内推

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...

同标题，boss上打了几十次招呼，有两个要了简历就没回了，各位大佬可以指点一下我的简历吗？刚做完项目就写了简历，还没有背八股文。佬们，我想找个小厂的实习，面试是问项目多点还是八股文多点，现在该如何准备

面试题简述Spring AOP 的原理是什么？面试官想听的1、Spring 是如何通过代理机制在运行时增强方法；2、为什么有的类用 JDK 动态代理，有的用 CGLIB；3、AOP 的执行链路大致如何。面试示例回答Spring AOP 的核心原理是通过动态代理机制在运行时生成代理对象，从而在不修改原有代码的情况下对方法进行增强。当容器启动时，Spring 会解析所有的切面类（带有 @Aspect 注解的类），通过 AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator 这样的后置处理器介入 Bean 创建流程。详情请参考：http://xhslink.com/o/4vWq...