unity实习什么项目拿的出手呢

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...

刚刚去面了一家看起来只有10个人不到的小公司。我一进去他们的人：你先填表。然后我就填了如下内容：1. 个人基本信息：姓名，电话，学校等。2. 荣誉证书奖项等我没填的有：1. 个人身份证号2. 家庭地址3. 家庭成员信息4. 从高中到大学的学校信息5. 等...过了一会儿，然后他们把我的表交给面试官。面试官：这张表你就这样填的？那你不用面了。我：😅我寻思着也不是什么国家政府单位，而且还没入职和面试，为什么要填这么多消息？😅

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...