OD日记-第148天

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...

大三，想找实习，有没有好心人帮我看看简历对自己个人水平没什么自信，搞科研基本都靠vibe coding，最近才开始刷力扣，有点害怕被hr拷问，在一个做cv的实验室里干了半年多，共一的论文基本上是学长的idea，我负责把学长口头说的idea实现在代码上（绝大部分代码是我实现的），其他的经历只能说尝试过，想找个算法或者开发岗，第一段实习以积累经验为主，由于还没有决定以后做什么，所以希望尝试更多的方向也可以给我一些建议，比如需要准备什么，推荐背什么八股之类，谢谢大家了！

这就是Boss直聘原本的样子，任何职业都可以在上面找到自己的岗位，包括技术间谍。

柠檬微趣一面1.自我介绍2.hashmap底层原理，是否是线程安全的3.不安全应该使用什么4.currenthashmap原理，线程不安全的情况 这块一致追问 答的不太好5.多个线程写一个日志文件，怎么保证并发安全（不太会）6.jvm内存结构7.垃圾回收 怎么确定回收哪些垃圾8.多线程使用场景9.常见的gcroots10.网络分层结构11.tcp和udp区别12.tcp概念问了一大堆13.https了解吗 具体说一下 也是说了一大堆14.mysql索引15.b+树 为什么不用红黑树 b+树的查询效率 推导一下总结：一直问，不会就想，偶尔会给一个反馈，没问实习，没问项目，纯纯八股🍋【柠檬微趣2...