线上，面试官驻场的时候面的自我介绍实习拷打 JWT 加 Redis 双令牌机制，用户怎么授权的？Token在后台是怎么交互的？服务端怎么鉴权？（感觉面试官想引导我回答ThreadLocal，但是我没接）你说你用到了Redis，它是一个什么样的一个工具或者中间件？它主要用来解决什么问题？我就直接在应用里面用临时变量，比如Map当做Cache，它也是存在内存里面，为什么不选用这种方案？那这两种解决方案有什么优劣？数据一致性问题，讲解一下？那 Redis 有没有这个问题？怎么解决？那什么样的数据适合用缓存呢？你刚刚说了一个抢券的业务，那能不能描述一下这个业务里面哪些数据是可以用缓存来缓存的？那线程多...

真是具有戏剧色彩呀，腾讯 csig 补录，完成了我秋招的最后一块拼图事实证明，永远不要认为一切都结束了坚持到最后一刻，会有惊喜等待着你的，祝牛友们都能拿到自己心仪的 offer 呀，此外有没有同 csig 的 uu 了解部门情况呢tl:12.16 一面12.17二面12.18 三面12.23 HR 面（云证）12.30 offer

28届找日常实习，简历求拷打，还有就是力扣感觉太菜了，hot100二刷了但是基本只能背，自己写写不出来，过两天就忘了，导致最近很郁闷，这正常吗？大佬们能给些指点吗？

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...