团子我的团子（已OC)

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...

不是这年还没过呢，何意味？

B➕就有 19 薪资，A➕可以拿到 22 薪，干一年顶别人 2-3 年， 我滴个神了，我我是真的想去啊，愿意卖命换钱

本文使用了 ai 辅助，旨在更好的帮助大家理解一些技巧邮递员送信牛客题霸牛客网以这一题为例，需要对节点 1 求 两次 dijkstra，怎么使得代码写的简洁？ ac 代码如下，我们来一一解析： void solve() { int n(q_), m(q_); using ED = array<int, 2>; using GRAPH = vector<vector<ED>>; GRAPH tr(n + 1); GRAPH rtr(n + 1); ffp(i, 1, m) { int u(q_), v(q_), w(q_); tr[u].push_back({...