一面：1、自我介绍2、项目介绍，解释项目中的内容3、SPI,CAN的工作原理4、进程和线程的区别5、进程间通信方式，无名管道和有名管道6、信号量通信7、C与C++中struct的区别，class与struct的区别8、还有一些简单的基础题，忘了。9.C++ 的多态底层实现原理两道题：1.相机对焦算法，怎么快速进行最清晰的焦距2.掷骰子，猜点数，一个概率问题3.一个算法题，f(x)=x^2,求[0,a]区间内，f(x)于x轴围成的图形面积，不能用定积分公式全程属于引导型面试，每次卡住的时候，面试官会给出一些思考的方向，然后再去想。虽然感觉难度有点大，但是面试体验还行，态度还可以。就是没开摄像头，...

标题党致歉。。为什么我找不到实习啊啊啊啊啊啊啊啊啊我知道我的简历很烂应该怎么改啊

打算全力参加春招了，简历也跟着目前的实习开始逐步更新，有没有佬帮看一下简历还需要怎么改。在现在的公司做了两个项目也收获了很多，产出偷了一点也了解些。

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...