华星光电校招提前批内推码tgiyay

很多人问，嵌入式开发能干多久，其实没有固定上限。嵌入式更看能力和经验，而不是单纯年龄。年轻的时候，更多精力刷算法、调外设、熬夜加班；经验丰富后，更多靠设计架构、优化系统、指导新人。只要持续学习新技术、熟悉操作系统、掌握芯片和项目经验，完全可以干到 40+，甚至 50+ 也能在团队里发挥核心价值。嵌入式不像一些纯前端、前沿互联网岗位对体力或眼力要求那么高，更多是脑力活和经验活。坚持学习、跟上行业节奏，年龄从来不是限制。

三轮技术面+一轮hr面都是面完当天推进约面发offer其实还是有点累没缓过来面试前也没准备过有时候还甚至想着挂了再躺平一阵子25年下半年确实很伤心难过希望26年可以幸福一点吧

和mentor的第一次谈话在谈话的最后，mentor跟我说：“我希望你把我当成资源，而不是老师。”“资源”这个词直接而准确，让我一时恍然。从小到大，“老师”总是连着某种规矩与距离，让我们习惯于被动等待教导、听从指令，把自己放在一个被定义的位置上。而“资源”，主语变成了“我”。这意味着我要主动去勘探、获取自己真正需要的东西。因为最清楚自己成长渴求的，正是我自己。这种主动的探寻与吸收，才是扎实的成长。以前觉得“资源”听起来功利，但现在有了不同理解——它其实接近“把自己当成产品”，持续积累知识、能力和格局，成为对他人有价值的人。这种价值不必宏大，可以对事、对人、对团队，也可以对自己在乎的领域。重要的是让“创造价值”成为思考与行动的一部分。汲取，是为了将来能够给予；提问，也是为了有一天可以解答。让自己有价，才能对未来有用。谢谢mt，受教了

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...