很多人问，嵌入式找工作是不是得刷上千道题？说实话，我自己也没刷很多。大部分面试还是考基础八股文：指针、数组、结构体、位操作、常用外设寄存器操作、C语言语法、简单算法逻辑，以及操作系统基础，比如任务调度、中断处理、信号量、消息队列等。重点不是刷题数量，而是理解原理。操作系统的概念掌握了，实际面试中遇到相关问题也能顺利回答；外设和寄存器操作熟练了，现场写代码也不慌。另外，熟悉自己的项目经验也非常重要：面试官往往更看你对实际项目的理解、遇到的问题以及解决方案。基础八股文是通关钥匙，项目经验才是加分项。等有时间，再慢慢深入算法、数据结构和操作系统原理即可。找工作前，先把基础打牢、项目熟悉，这样面试会轻...

牛爷爷们，boss投递简历了20+了，只有字节给面了（处女面估计过不了😫），是项目有问题吗，还是不应当写上游戏服务器的项目，换项目有什么推荐的方向吗，如果要写项目的数据，面试官都会问哪些问题呀

记得那年大三的时候，我们都在玩，室友突然说要去一线城市实习，我们都笑他不好好把握没课的大学时光……结果第二年开春室友回来之后就变了一个人，游戏也不打了，整天就是抱着电脑刷题，做项目，闲下来的时候就给我们讲实习遇到的同事，还有好mt，他说现在很清楚知道自己想要什么，不考研不考公，想去大厂工作……最后我们都在考研的时候，他已经拿到了大疆的offer，有一次碰到他刚好一起进图书馆，我问他年薪多少，他不好意思的笑了笑，40w+，然后我两就分开了，他去了机房，我去了自习室……

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...