大家好，今天给大家分享一下目前最有发展前景的工科专业。观点1：9/2无脑电子（上线高），双非1本或双一流就选电气（好就业），一本就可以计算机（工科无敌，就是吃青春饭），双非一本或二本就选机械或自动化（万金油，啥也能干）。观点2：985是计算机＞控制=电子＞机械＞电气，电气碰不上前三个幻神。9的硕士以上电气上限明显不如机械，电力运维方向就能进电网属于上限差但是稳定中高薪，电机控制方向直接牢中之牢，电力电子方向牛逼，有上限但是下限很低。985机械硕平均薪资高于985电气硕。顶尖985电气去大厂工资比电网高。顶尖985大部分还是电网，工资就没那么高了。观点3：我家孩子在能争top3的读电子科学与技术...

从11月中hr完到1月多还未开奖，中途也没怎么催，只是耐心等待，后面字节开了，想催一下快手开，这几天打了十几次电话都没人接，也发了好多次短信，没人理，结果我去官网点结束流程，结果直接就挂了[捂脸R][捂脸R][捂脸R][捂脸R]本来对快手还是抱有不少期待的，面试聊的都挺好，方向也和字节一样，在0offer的时候无比渴望快手能发，这一个多月轮询快手状态得七八十次了，最后还是挂了之前搜了非常多次：快手的录用评估会挂吗？现在终于有了答案，会挂的

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...