为什么你需要这份Java面试专栏？在2026年，Java依然是企业级应用开发的首选语言。根据最新招聘数据显示，全国范围内30天内更新的Java后端开发职位超过14万个，Java高级开发职位超过1.2万个。从互联网大厂到传统企业，从金融科技到电商平台，Java开发工程师的需求持续旺盛。但是，面对激烈的竞争，如何在众多候选人中脱颖而出？答案是：系统化的面试准备。📊 2026年Java技术栈趋势根据行业调研，2026年Java开发工程师需要掌握的核心技术包括：核心框架Spring Boot 3.x - 微服务开发的事实标准，简化配置、内嵌服务器、生产就绪Spring Cloud - 云原生应用开发...

我滴老天爷，在一个我方便的时候，接到了一个不方便处理的电话，真的很炸裂。hr在那里讲，我回答嗯。hr问我，我只能以最简单的方式回答。我坐在马桶上，掉下去的便便把水溅到我的pp上，我右手拿着电话，左手去扯厕纸，一边忍着我的肚子隐隐作痛。hr介绍了大致位置，大致业务方向，告知大致的工作内容，但我什么也不记得。我只知道我的左右隔间都有人，我不想让别人知道我在面pdd。hr声音很大，我觉得别人一定听到了，但我没办法阻止。等我解决完我的个人问题，hr说那我们今天就先聊到这里。我松了一大口气，扭头又进了厕所隔间，马桶圈还没凉呢。

大家觉得我这个简历能找到什么样的，中厂有希望吗，简历无水分全真实的

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...