模拟ic or 数字验证

题目1：伪回文串题目2：价格预测系统

本人本科末9，今年大三。大一大二一直玩，什么都没学到，在大学混日子混了两年，每天不是在打农就是在steam。大三开学时一个和自己玩的好的同学去实习了，才发现自己白白浪费了两年的时间，如果真不冲一下就真去京东，阿里，美团送外卖了今年9月份开始学Java，一开始一直跟着黑马视频看，后面发现看视频效率太低了，时间根本不够，就开始主要看文档和看书了。这几个月一直在学，真的尽力了，希望暑期前能找一份好点的实习。我简历上面的项目大多没有指标，但是实际上我是真没多少时间去做项目，我基本主要是动手只做了外卖和天机，黑马点评和12306我都是只是看了项目。主要是自己的时间真的不多，但是这样子自己的代码能力确实比较差。而且自己也没有做过实际的工程，我顶多用jmeter测试一下接口tps啥的，比如使用Redis管道提升了一点性能，减少Redis交互，这种值得写上去吗？需不需要具体到某些数字求求各位佬给一些建议，看看简历怎么优化？项目介绍是不是不够详细？没有具体到业务方面。项目会不会提到大致实现原理导致面试官一看简历就知道怎么实现就没有问的欲望？专业技能一些字段是不是要加粗，是不是写太啰嗦了？有没有必要压缩内容变成一页？两页的话是不是都要把两页填地满满的。

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...