现在怎么这么多搞数据分析数据挖掘的呀？

题干分析 题设给予我们一个人通过老式九键输入的按钮顺序字符串，已知老式九键输入模式为按对应的数字按键k次定位到该数字按键表示的三个或四个字母中的第k个进行输入（注意不会循环）。要求我们通过所给的按键顺序字串推测可能的输入内容总数（结果对取余） 算法思路 拆分问题： 首先考虑全部按键顺序字串只有一种按键的情况：  如果没有按任何按键，输入内容视作空，仍然看作一种情况 如果只按一次某按键，输入内容唯一，即所按按键对应的第一个字母 如果按两次，要么对应两次第一字母，要么对应一次第二字母，共2种情况 如果按三次，对应三个第一字母，对应一个第二一个第一，先后关系导致计数+2，以及一次第三字母，共计4种情...

为啥某大厂看完简历都愿意发我面试，很多其他小厂都不约我面试啊，虽然现在这个大厂面试肯定过不去，想着去中小厂先学习学习，为啥中小厂都已读不回啊

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

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...