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...

大二双非小登被字节约面了，海投投到后看了简历直接约面了，虽然不大可能面上，但我将尽我最大努力，期末考试不复习了😡

我滴老天爷，在一个我方便的时候，接到了一个不方便处理的电话，真的很炸裂。hr在那里讲，我回答嗯。hr问我，我只能以最简单的方式回答。我坐在马桶上，掉下去的便便把水溅到我的pp上，我右手拿着电话，左手去扯厕纸，一边忍着我的肚子隐隐作痛。hr介绍了大致位置，大致业务方向，告知大致的工作内容，但我什么也不记得。我只知道我的左右隔间都有人，我不想让别人知道我在面pdd。hr声音很大，我觉得别人一定听到了，但我没办法阻止。等我解决完我的个人问题，hr说那我们今天就先聊到这里。我松了一大口气，扭头又进了厕所隔间，马桶圈还没凉呢。

刷题是找Java工作的“必修课”，但数量并不是唯一标准。关键是质量和思路。一般来说，如果是校招或秋招，建议至少刷 200–300道左右 ********，涵盖：数组、字符串：基础功底链表、栈、队列、哈希表：常考数据结构树、图、动态规划：中高级题排序、查找、双指针、滑动窗口：面试高频技巧更重要的是刷 典型题、掌握套路，会总结、会变形，而不是一味追数量。Java工作面试，不只是考算法，还看 基础语法、面向对象、JVM、并发、项目经验。底线是：刷题够你熟练应对常见算法题就好，其余时间多练项目和面试表达，你的胜算会更大。