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...

27届2本，ssob基本都是已读不回，只有个别小厂能约到面试，，是项目过于简单了，还是我应该再做一个项目呢。。。走过路过的大佬看一眼孩子吧，孩子真懵B了

27届末九，由于是女生，身边人几乎没有就业导向的，自学只能跟着网课，没人指导，很迷茫。下图是我目前的简历，不知道有需要修改的地方吗？求拷打。下面是目前的学习情况：目前算法过完了一遍力扣100和代码随想录，不过不是很熟，面经看了小林coding、JavaGuide，有一些没用过的技术看得不是很明白，掌握得不是很扎实。再加上常年跟黑马网课听思路，真正自己动手写代码的时间很少，这让我一直不敢投简历，总觉得内里空虚。项目没准备好面试相关的问题，简历上相应的考点不熟。如此种种。。。看到很多很多学长学姐大佬们的面经，愈发觉得面试可怕，自己没准备好，总担心自己是不是无望后端开发了。看到牛客很多同届以及更小一届的同学都找到实习了，很希望自己也能找到实习。而自己又好像摸不到后端学习的门路，只能不断赞叹黑马虎哥写的代码真优雅！微服务架构实在巧妙！消息队列、redis、sentinel、nacos、mybatisplus等等的引入都会让我赞叹这些工具的设计者的巧思，以及包括但不限于Java语言的优雅。然而只是停留在了解的程度，并不熟练。我是很希望能够继续深入探索这些知识的，只不过有一大部分时间都花在学校课程上了。我感觉我被困住了，我一方面必须保证我能够有个不错的学业分使我能有我几乎不想选择的读研退路（还有个原因是复习不全我会焦虑考试挂科，因此我会做好全面的准备，而这一步很费时间），一方面在B站学习各种网课，一方面得考虑提升自己并不扎实的算法基础，另一方面还得准备八股面经。这让我有点苦恼，我好像没那么多时间，因为绝大部分时间都花在了复习学校科目中了。我好像处处用时间，但收效甚微。想问问各位大佬是怎么平衡时间的呢？算法、项目和八股是怎么准备的呢？有什么高效的方法吗？谢谢您们花时间阅读我的稿件！

腾讯IEG 后端开发实习面经流程很快，效率棒棒哒10.10投递，10.11日过初筛，约一面到10.13，10.16就结束hr面了，6天速通一面 10.13挑一个项目讲打开项目github看，对照源码问了些问题Redis 用过什么数据结构Reids怎么实现分布式锁10亿条消息去重说下去会好好看看我的github(开源贡献比较多)算法题二面 10.15聊了下项目一聊了下项目二gmp调度模型go gctcp可靠性有哪些机制大模型的原理兴趣爱好玩啥游戏（金铲铲，暗区突围，王者荣耀，皇室战争，总之腾讯游戏玩的雀实多，也充了不少钱其实)Hr面 10.16等offer中。。10.24 offer腾讯2027...