因为经常有牛爷爷找我问手写题有哪些， 那还说啥了， 继续开源了。熟练度：生=看了还是不会，熟=看思路能写出来，秒=不看任何提示能写出来异步与设计模式（12题）Promise完整实现 | 生/熟/秒:Promise.all | 生/熟/秒:Promise.race | 生/熟/秒:Promise.allSettled | 生/熟/秒:Promise.any | 生/熟/秒:并发控制 | 生/熟/秒:retry重试+超时控制 | 生/熟/秒:sleep | 生/熟/秒:红绿灯循环 | 生/熟/秒:Promisify | 生/熟/秒:发布订阅+观察者模式 | 生/熟/秒:CodingMan | 生/...

看到过两个人面试，应该是测试岗位的，全程端着个手机卡在摄像头下面，开语音，面试官问问题，首先嗯嗯呃呃呃呃呃卡半天，然后“我需要时间思考一下”，现场开搜问AI，有点绷不住，我寻思技术问题不应该是问出来脑子里就应该有思路了吗，顶多几秒钟组织一下语言（后来还发现她们为了方便作弊把我电脑充电器拔了😃）难怪说现在的工作不好找，原来是自己压根什么都不会，仔细想想这种人还挺多的

用友打算干到3月份开学，之后冲击中大厂暑期实习，想知道这份简历能不能达到大厂暑期门槛

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...