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...

目前 八股第二遍过完了，在过第二遍hot100 打算弄完投大厂的寒假实习佬们有什么建议吗

鼠鼠最近找了一个非互联网厂的小厂实习，准确的说他们公司是个制造业，但是有自己的软件需要开发，想问一下这种实习作用大吗？我一月份入职，建议我实习多久呀，多久开始准备找下一段实习（很想进大厂），以及怎么准备面试，我的简历有什么不足的地方吗？麻烦各位大佬指点迷津

题干解析 去除背景后： 题设定义一颗二叉树，允许我们任意选取不连续的节点，要求返回所有选取方式中所选取节点值之和最大的值。 算法思路 递归分解问题：  针对空树根，我们无从选择。 针对单节点树根，我们有两种选择：选择该根节点/不选择该根节点。 针对一般树根，依旧两种选择：选择该根节点/不选择该根节点。  我们想要让我们的选择总和尽可能大。考虑普通的树根：  如果我们选择根节点，则两个子树需在根节点均不能选的情况下得到最大选择。 如果我们不选择根节点，则子树的节点选择并无过多限制，得到最大选择了即可。  子树的最大选择也可以依照树根类推，只不过同样考虑两种情况，选择子树根节点/不选择子树根节点。...