前端面试重点区，前端场景题！

一面 35min经典自我介绍。长达25min的项目问题。（我PDF简历上贴了演示链接，但是面试官说打不开？？？）一个向量绕一个点怎么旋转？（这里我说我不会图形学，所以跳过了）那你了解点积和叉积吗，简单说说看看？应用场景？了解协程吗？协程是异步还是同步？项目里面有用到协程吗？你项目里面用到了接口吗？一个逻辑题：斗地主中的“飞机”怎么判断？你怎么设计数据结构来解决这个问题？那假设现在是有“癞子”的情况呢？（然后我BalaBala讲了一堆，看面试官最后的说法，大概说对了）。反问环节。请问贵公司对于鱼苗夏令营是一个怎么样的安排，参加夏令营的同学们会学习到什么知识？听说贵公司不止在研保卫萝卜，请问还有哪...

实习第三天了，讲讲感受吧，mentor每天都会喊我一起去食堂吃饭，会给我推荐哪家的好吃，吃完饭还会等我，经常没事，会来问我有没有问题，有问题随时来找他。看到我就一个电脑分屏比较困难，还帮我安排了一个新的显示器，可以看下面的图，到现在都没给我派什么任务，让我先熟悉。反正，心里暖暖的

20*15。软开bg双9，问我手里 offer 薪资水平，反手直接给我开了个13级，不过听说海思好像以前就经常开双13

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...