1. 自我介绍2. Java 中接口和抽象类的区别是什么？3. Java 的四大引用？4. Java 垃圾回收机制中，死亡对象的判断方式有哪些？常见的垃圾回收算法有哪些？5. 快手实习中，反编译抖音源码并进行网络抓包的具体流程是什么？遇到的最大难点是什么？如何解决的？6. 除了修改源码的方式，还有哪些中间人攻击手段可以绕过 CA 证书校验？7. 如何设计方案防止 APP 被抓包和破解？8. TCP 三次握手的具体过程是什么？9. TCP 和 UDP 的区别是什么？各自的使用场景有哪些？10. HTTP 协议的常见请求方法有哪些？GET 和 POST 的区别是什么？11. HTTP 请求报文和响...

第一次面试某大厂，HR问我："有分布式经验吗？" 我tm连Redis都没摸过，但想起学长教的"面试三板斧"，张口就来："虽然没实战过，但我研究过CAP理论，还自己搭过三台虚拟机模拟集群！" ——其实就是在宿舍用VirtualBox开了三个Ubuntu，ping通就截图发朋友圈装逼。

双非本末2硕，有一个研究所的实习，但也是做的图像算法工作，至今为止投了1000份简历，只有10多次面试，而且大部分都是一面挂，是不是简历项目太差了，求大佬指点

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...