校招offer怎么选，请大家支支招

很诡异的面试，一开始约了时间，结果面试前15分钟说改时间，遂改1、微信扫码登陆的流程（一系列追问2、websocket（追问一些3、如何统计用户进入页面的次数4、还有一些问题记不清了，总之就是一直追问，说了不会还要让我想一想，但是又不给任何提示5、研究生是考的还是保的6、计算机网络了解吗7、大学学了哪些专业课，哪一门学的最差，如果再给你一次机会，你想怎么学（问这个问题的时候我真的一头问号）8、介绍一些数据结构，里面哪一个数据结构最复杂，为什么（同，一头问号还有很多记不得了，没有coding，硬是问了一个小时，力竭。线下宣讲会说需要四轮面试（其中只有一轮技术面，更是一头问号了&&...

大学爽玩了3年的混子，大多技术栈仅仅知道皮毛不要细看下面的专业技能，全是抄的，实际上稍微深一点就不会，各方面八股搜集全面了，但还没有开始系统性的理解记忆。项目 点评+自己搞出来的小巧思玩具项目，理解深度还有欠缺，需要慢慢全面搞清楚就这个简历而言，大佬们有什么建议吗因为hot100还没开始刷。准备寒假把简历打磨实践好，八股理解理解记忆，到开学刷刷算法，打算无实习直接冲暑期实习了

本人是25届学院本，有过2段java后端开发实习经历，几个月前离职了目前投了2000多份简历，一个面试也约不到，都是已读不回要么就是不合适。家里人也开始催起来了，是不是真的只能被迫转行了，还是我的简历有巨大的问题，几个月没有工作感觉和同龄人拉开了巨大的差距，非常焦虑，求助各位大佬帮帮忙，指明一下方向吧

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...