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努力努力再努力ccccccc
2021-03-06 19:45
中国科学技术大学 研发工程师
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发布于 2021-03-06 19:45
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01-22 11:27
28届211本双非硕求指导
卷烟草没卷过,考研失败调剂的双非,每天都很愁。目前是研一,主方向是Java开发,但是最近在讯飞实习,做的是模型部署。太不匹配了,感觉我这个硕未来也做不了这个,不知道怎么办,走啥方向比较好呢
AI coding的好用...
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01-23 12:03
厦门大学 驱动开发
浅析嵌入式前景
个人观点(抛砖引玉)先说一下观点,嵌入式只是技术方向。工业4.0和智能ai时代,嵌入式肯定算是风口。但是也有问题部分技术过于陈旧。 软件设计无限重复造轮子。和互联网比,相对没那么卷,因为这个行业变化缓慢。技术门槛会比互联网更高(因为不同于调api的前后端,嵌入式必须要造轮子,定制轮子)上限也许目前没有互联网高,但是逐步互联网浪潮褪去我认为是差距不大的。个人行业理解再说一下行业。相同技术行业差距巨大。楼主从事过机顶盒(夕阳行业)监控(海康大华华为卷到烂,护城河在政府关系)物联网(热钱很多,但是至今未落地)汽车电子(目前相对比较好的嵌入式发展方向)医疗器械(有不少前同事做这个行业,本人不是太了解,...
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2025-12-04 15:23
三峡大学 嵌入式工程师
Boss直聘是不是招聘软件啊
找个实习,找了3个月,没人理我
不知道怎么取名字_:
玩游戏都写到简历上了啊
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01-25 10:54
门头沟学院 大数据开发工程师
数据开发在AI时代的转变,数仓、RAG(检索增强)与 Agent如何支持企业级AI
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...
AI时代的工作 VS 传...
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