游卡服务端开发面经（已oc） 一面1.自我介绍2.虚函数和多态3.vector删除一个元素如何实现的，讲讲移动语义，如何回收一个vector的内存（创建一个空的，移动给现在的（挺巧妙））4.讲讲几种智能指针的应用场景、weak_ptr如何保证在使用期间资源不失效的5.socket编程的流程6.进程、线程、协程7.cpu计算密集型任务用多线程还是多协程,为什么8.死锁是什么，如何解决9.每次生成1个1到1亿的随机数、且不重复10.反问二面+hr面1.自我介绍2.实验室项目拷打，做的东西偏底层，为什么想来做游戏3.bustub，为什么用B+树4.了解innodb的页面组织形式吗5.了解mangod...

来杭州实习的第三周，天天早九晚六感觉就已经很精神疲惫了，也没有多少私人时间，不敢想象如果是大厂的逆天作息我能活几年。果然人只有真正来上班了才知道自己想要什么，比起天天高强度被压榨拿到一份不错的薪水，我还是更喜欢能边摸鱼边混口饭吃。已经开始准备秋招找国企躺平了，大三想进国企该准备什么，是不是跟私企互联网招聘路子完全不一样，前边的准备是不是一点用没有了

本人现在在数马线下集训实习，突然收到消息，告诉我排序可以到我了，震惊又想哭，最后，感谢云智收留🥹🙏！！！

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...