讲讲实习的项目static 关键字的作用final 关键字的作用interface 和 abstract 有什么区别final 能修饰 abstract 吗？ArrayList 里加元素的过程ArrayList 里 add 的效率如何 O（1）吗还是 O（n）要考虑扩容如果 remove 和 add 同时进行呢？ArrayList 和 LinkedList 是否现成安全HashMap 的查询时间复杂度设计一个数据结构，要求动态插入删除并且可以随时知道比 k 小的数树状数组、平衡二叉搜索树（红黑树） + size 标记、跳表如果同时需要立刻知道中位数呢？双堆模型（大根堆+小根堆）如果一个文件，在...

要是你秋招拿到手了，就趁秋冬那阵子提前去；春招拿到的话，毕业前俩月入职体验正合适。但有个前提 —— 你得是没那么满意这个 offer，而且 9 月到第二年 4 月这段时间，你还有别的机会可以挑，别拿了个 offer 就彻底躺平摆烂。你不提前去待阵子，根本不知道组里氛围到底咋样，同事和领导是啥做事风格，工作节奏能不能跟得上。提前实习还有个隐形福利：你是最早一批进组的，能更快跟大家混熟打好关系，等正式入职之后，述职答辩啥的也能有更多经验撑场面。而且那会儿校招生没扎堆，前辈们对你也会更有耐心带。最关键的是啥？一旦发现这工作你实在适应不了，比如氛围太压抑、节奏太离谱，你还有时间骑驴找马，校招机会也还在，不会因为一开始把这份工作想得太好，就错过更好的选择。听我的，一定要提前实习！一定要先亲身感受下再决定！

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...