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...

朋友说他那的实习生连环境都不会装，还不如我。可我怎么感觉找个实习特别难🥲

目前0实习，感觉现在必须要整个实习了，希望各位大佬能给我一些建议，谢谢大家我是应该写新项目或者什么方向的 ，还是背八股刷力扣呢

lerp（线性插值）是游戏开发中最核心、最优雅的运动与过渡工具之一。它解决了“如何让一个值平滑地过渡到目标值”这一高频需求。在Cocos Creator中，它通常指 Vec3.lerp、Quat.slerp（球面插值）等方法。📊 核心概念：什么是Lerp？lerp 是 Linear intERPolation 的缩写。它的数学形式很简单： 结果 = 起始值 + (目标值 - 起始值) * 插值系数(t) 其中 t 是一个介于 0 到 1 之间的参数。当 t = 0 时，结果 = 起始值。当 t = 1 时，结果 = 目标值。当 t = 0.5 时，结果 = 起始值和目标值的中间点。简单说，l...