测评居然还得重做

erlang后端开发面试首先笔试，现场做：第一部分选择题(5题左右)：大部分与排序、查找、时间复杂度、稳定性这几个知识点有关。有一题是通过二叉树的中序和后序反推原二叉树。总体难度：低第二部分简答题：1.TCP与UDP有什么不同？ 2.写冒泡排序3.写出题目代码的递归结果4.考察引用与const修饰的值必须初始化总体难度：低偏中接着好像是1个技术主管面+1个HR面+1个HR面技术面：会涉及一点分布式（有了解过分布式吗）、对公司有了解吗两个HR面不为难人，很友善总体来说面试过程很好9377游戏2026届春招启动！【公司简介】9377集团成立于2011年，是集研发、发行和平台运营于一体的全球化综合型...

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

佬们，我这个简历寒假想投实习可以吗，现在1月份寒假实习还招人不，简历有没有什么要改的地方，欢迎锐评。

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...