今年秋招硬件好像比软件好

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...

菜菜，救救，帮帮😭😭😭   

这是在向下兼容了吗，本以为牛客那些，30k侮辱价已经很装了，现在小红薯那边，都本科开始逐渐接受12k了😅😅😅

1. 如何优化 C++ 中的算法复杂度？1. 选择合适的数据结构： 根据操作频率选择容器，频繁查找用unordered_map时间O(1)而不是map的O(log n)，频繁插入删除用list而不是vector，需要排序用set或priority_queue，空间换时间用哈希表缓存计算结果。2. 算法优化技巧： 避免嵌套循环降低时间复杂度，使用双指针、滑动窗口减少遍历次数，二分查找将O(n)降到O(log n)，动态规划避免重复计算，分治算法降低复杂度如归并排序。3. 提前终止和剪枝： 找到结果立即返回不继续遍历，使用短路求值&&和||，循环中使用break减少无效迭代，递归中...