华为云池子_nlp

在抖音上认识了一位姐姐，我们聊了大半年，一直聊的都很好，突然她提出要见一面，我犹豫了，我说我没有什么钱也不帅，她说她不介意，只做普通朋友，于是我答应了也要了她的照片，普普通通的一个人，看起来不讨厌，她离我的城市不远，我们约在奶茶店见面，没有选择在商场，怕遇到熟悉的人，我先到的，因为她要开车大几个小时，等待时看着照片以为会是“翻车现场”，因为手机都有美颜功能，但是当她走出那辆奔驰车时我一眼就认出他了，她本人比手机上好看多了，也是我特欣赏的类型，她也认出我了，我不知道 该说什么就站在那里，为了打破尴尬，她提议抱一下吧，我说好，但是他很有礼貌的摸了摸我的头喊了我的名字，我一下子脸就红了，心砰砰的直跳...

28届双非前端小子找不到寒假实习😭，唯一一个面试好像还挂了，大家看看我的简历有啥问题吗？为什么大多数都不给面

一面两道手撕问了点简历，八股秒过二面半个小时就给我一道数学题？这是wxg传统吗为什么？我还专门刷了三天lc背八股。让我回去写好了发他邮箱。基本上就是寄了呗更新，没挂加了一面，今晚面两道手撕速度写完。一道滑动窗口一道位。黑子说话hr面了

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...