很多人一听到“嵌入式”，第一反应就是：工资低、加班多、发展慢。尤其是在互联网行业的光环下，嵌入式常被贴上“落后、低薪、苦逼”的标签。但事实真的如此吗？并不完全。1. 嵌入式不是一个单一的行业，而是一条多分支的技术路线嵌入式并不是“写写单片机、做做小项目”这么简单。它覆盖的范围非常广：从最基础的单片机控制，到操作系统内核，再到通信协议、车载系统、工业自动化、智能硬件、物联网、边缘计算等。不同方向的岗位，技术难度和价值差异巨大。你可以在一些公司做“嵌入式外设驱动”，也可以在一些行业做“系统架构/内核/安全/通信”，两者的薪资差距往往超过想象。2. 工资高低，取决于行业的“价值密度”很多高薪行业都离...

我真有点想骂人了

真给我气笑了😄，我投了实习僧这么多简历，结果最后才发现是在线简历，不是附件简历，亏我一直盯着实习僧，投了被hr查看了结果看的是我的在线简历，我说之前怎么有一次滴滴的面试跟kpi一样感情是拿我在线简历面的结果我有19个简历被查看的机会都被我浪费了，从九月就开始投的在线简历真绷不住了，而且滴滴它娘的投的实习僧就相当于投官网，怪不得我投了30多个一直简历筛不过去，现在hr估计都不看我的了

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...