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...

拿到了京东滴滴等多家在京大厂offer拿到了一些非京offer but平台薪资比北京差太太多 对比之下会有心理落差所以！鼠鼠顶着压力多面了好多场试 终于！

😓😓 日常实习3技术面+HR面。周三完成的HR面，然后今天问HR什么结果，然后。。。真是一个悲伤的故事😅

自我介绍自定义 View 和自定义 ViewGroup 的实现流程？安卓界面刷新的垂直同步信号是什么，有什么作用？如何从内存和卡顿两个角度优化 UI 性能？安卓中 ANR 的触发阈值是什么，底层是如何检测 ANR 的？除了约束布局，还有哪些布局优化手段？RecyclerView 相比 ListView 有哪些性能优势？屏幕适配中，尺度修饰符（如 sw600dp）的作用是什么？如何根据不同屏幕尺寸加载对应布局？volatile 关键字的作用是什么，能保证并发的哪些特性（可见性、有序性、原子性）？volatile 关键字底层是如何实现的，内存屏障的作用是什么？单例模式中如何使用 volatile ...