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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...

1. 多做一劳永逸的事情。很多事情一次学会基本可以大学四年都不再为这类事情发愁。小的比如学会markdown，记笔记就变得方便快捷；大的比如自己经常要发布上线服务，就花几天搭建一个集群。2. 时刻具备3-7天掌握一项技能的心理准备。无论是学科竞赛、期末考试，还是准备实习、秋招，很多时候当你需要快速运用某项技能做事的时候，不会有那么多时间给你准备，这时候就需要速成。3. 加入/组建一个技术团体，社团/面试群/社群/技术博主的圈子，并且养成水群习惯。只有你参与并融入你正在追求的事业的氛围里，你才能保持动力去做一件事。推荐一个博主【程序员牛肉】的圈子：https://pd.qq.com/s/daelsgft54. 尽早明确自己距离目标还差什么。很多人学习的非常努力，但是方向不明确。最简单的例子，很多我帮忙找实习秋招的朋友，简历都过不了，却花大把时间在背八股上。面试的过程是阶段性的，要考虑的先是有面试机会、再是怎么面试。5. 思维不要被约束。后端语言java、c++可以，golang也可以；项目苍穹外卖、黑马点评可以，github上的高star项目也可以；数据库用mysql、redis可以，用postgresql也可以；项目里的ai模块用rag、mcp可以，最简单的function call也可以。帮很多人看简历问题的时候，很多东西都是硬写上去的，项目是自己的，不是非要和网上大流一致才是好项目。

有个好朋友，学历很好的，是双九，自从10月份面试完事，等了快两个月，昨天华子给她开奖了，但之前HR说她面试表现都很好的，是3A，能给到14级，但最后就只有13级，还是在上海，真是奇大耻辱  侮辱价

实习工资这件事，和个人能力有关，但和公司关系真的很大，在 Java 实习生身上尤其明显。同样是写 Java，有的实习生在小公司做 CRUD、改 Bug，一天忙到晚，工资却刚够生活；而在业务成熟、技术体系完善的公司，实习生可能参与 Spring 项目、写单元测试、接触线上流程，薪资却高出一截。差距往往不是代码水平，而是公司所处的阶段和业务价值。对 Java 实习生来说，大厂或头部互联网公司，技术栈成熟、流程规范，实习更多是在“产出价值”，自然愿意给更高的回报；而小公司更看重人力补充，实习岗位往往被当作低成本劳动力，薪资空间有限。所以，实习不只是“先有一份工作”，更是一次平台选择。工资是表象，背后...