美团拿下！

题目1：实现最大正向匹配分词算法

实习生只要表情正常盯着电脑屏幕，别成天嬉皮笑脸的，也别瘫在椅子上玩手机摸鱼，我一般都懒得管。为啥？你要是摸鱼摸得太过分，我的领导就得找我麻烦了！除此之外随便造，想摸就摸呗…… 大家都是普通人，往后还有一辈子的班要熬呢，急啥。

bg，成电本，成绩大概30/100，自认为项目做的还可以了，黑马的苍穹外卖，点评，springcloud那个听完了顺便去做了尚硅谷的谷粒商城，没做运维篇，准备了3个月力扣，11月到现在0面试，boss日均100份，，一开始认为是简历问题，于是找了入职的大厂的朋友要了几份简历，只改了个名字电话就投，依旧0面，中途遇到几个卖课的骗子被我一眼丁真，好的，接下来我学校也乱写了，反正根本约不到面，直接填华五的学校，依旧是0面。这还没完，学校有合作企业，里面的岗位听说很简单，之前跟我一个课的同学，把课设写上去了，但是他也没怎么系统学过java，人家已经面完准备入职了，我不知道我是不是不适合计算机，或许就是我能力的问题 ，反正确实是招笑，那么早准备最后0面，不打算继续找了，准备考研了 ，祝大家工作顺利!

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...