上班暂停，来北京玩两天

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...

现在在干什么呀，投日常实习还是暑期实习呀？怎么我看好多人现在就投上暑期啊日常实习是应该投学校周围的，还是哪个地方都投呢我的简历就下面这样，求拷打

rt，人生第一次实习，感觉自己是个大水货，配环境就花了一天，这个大项目，更是不知道该怎么捋，该怎么办该怎么办，怕被开了

你以为你只需要调调参数？实际上，你要面对的将是：生犯贪嗔痴戾疑，死受鞭笞斧灼烹（不好意思，杀批乱入了）。好了，言归正传，作为一个合格的视频算法工程师，大概的技术链路就如下图所示，其中最重要的就是视频画质算法（超分/去噪/增强），这一领域不可避免地要深度依赖深度学习。“深度学习”这个概念大家耳熟不一定能详，但如何系统地掌握它？也就是从“知其然”到“知其所以然”？ 阶段一：数学与编程基础 ( 2周左右，熟悉可跳过)万丈高楼平地起，在开始搭建神经网络之前，你需要掌握底层的语言（Python）和逻辑（数学）。不要被复杂的公式吓跑，我们以“够用”为标准。数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量微积分...