有拿到头条offer的同学吗，请问拿15薪的概率大吗？

刷题是找Java工作的“必修课”，但数量并不是唯一标准。关键是质量和思路。一般来说，如果是校招或秋招，建议至少刷 200–300道左右 ********，涵盖：数组、字符串：基础功底链表、栈、队列、哈希表：常考数据结构树、图、动态规划：中高级题排序、查找、双指针、滑动窗口：面试高频技巧更重要的是刷 典型题、掌握套路，会总结、会变形，而不是一味追数量。Java工作面试，不只是考算法，还看 基础语法、面向对象、JVM、并发、项目经验。底线是：刷题够你熟练应对常见算法题就好，其余时间多练项目和面试表达，你的胜算会更大。

记得有一次实习的时候，看到大家都走了，坐我旁边的mt电脑没关，我就顺手关了，结果刚出门就看到他端着咖啡进来，没忍住和她说了，结果她一脸不可置信，说完了，刚写的开会文件没保存，有一个项目还在运行，我一听头都炸了，连忙道歉跟着她回去……然后就是跟她一起加班，即便什么都没做，情绪价值得到位，还好最后没有造成很大的损失……大家不要学我，我就是手欠

我这个招呼话术用了好几年了，就是个美好的祝福，一般收到的回复都是"下班就去买彩票“”这个招呼真特殊“”这个真得接""真中了分你一半“”谢谢你,也祝你暴富“这样理解的还是第一次见，真是没招了啊家人们招聘

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...