图推求解

测评「卷不卷」灵魂拷问 "弹性打卡+5点半跑路自由"是真的！ 但！前提是高效搞定KPI（划重点） 对比广州某些大厂「表演式加班」，凡岛更适合目标感强、想快速成长的狠人 （上周刚见证同组管培生半年升主管，述职PPT那句“广州不相信眼泪，但努力的人永远幸运”直接封神） ▪️ 「萌新生存法则」 1️⃣ 团队95后占70%，开会直接甩脑图互怼，但吵完立马奶茶和好 2️⃣ 公司四餐全包（粤菜湘菜川菜轮流投喂），本湖南人狂喜 3️⃣ 神舟路地铁口10分钟通勤，周边租房2k能拿下带健身房的新公寓 （广州打工人忠告：选离地铁＜15分钟的房子！暴雨天就知道多救命） 【日化新锐·广州凡岛】26...

大学爽玩了3年的混子，大多技术栈仅仅知道皮毛不要细看下面的专业技能，全是抄的，实际上稍微深一点就不会，各方面八股搜集全面了，但还没有开始系统性的理解记忆。项目 点评+自己搞出来的小巧思玩具项目，理解深度还有欠缺，需要慢慢全面搞清楚就这个简历而言，大佬们有什么建议吗因为hot100还没开始刷。准备寒假把简历打磨实践好，八股理解理解记忆，到开学刷刷算法，打算无实习直接冲暑期实习了

27届第一段实习，本来打算投投看没想到拿offer了。这种大学的实习是啥意思，和正常的互联网实习有啥区别。应该选哪个比较好。

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...