2026 行业冷暖榜：计算机人必看的 3 个上行赛道和 2 个退潮坑

领导做过的离谱事情，往往不是某一次“大事”，而是那些看起来很小、却能让人瞬间怀疑人生的瞬间。比如有一次，团队正在加班赶一个版本，大家都在盯着日志和报错。突然领导走过来，指着屏幕说：“你们这个功能要不要再加一个新需求？反正你们今晚不睡了。”当时我以为他在开玩笑，可他很认真地补了一句：“你们都在公司，顺手做了就行。”那一刻我才意识到：在他眼里，加班不是代价，而是默认的资源。还有一次，领导在会议上要求我们“提高效率”，但却不允许我们用任何自动化工具。说法是：“我们要靠手工来保证质量。”可当我们提出手工效率低、容易出错时，他又说：“你们是不是不够努力？”这种“要求高标准、但不给条件”的逻辑，让人觉得工...

可能也是我菜没想到比小厂都上手快 上一段小厂实习改了一段时间的样式才让我写其他的 现在已经在做比较核心的任务了好难啊 什么术语都听不懂 流程也不清楚 每天都抓耳挠腮坚持 坚持 已经来了两周了 再坚持一两个月 春招就有优势就明朗了吧为什么忙忙碌碌这么久都没有收获 而别人幸运地一下就进大厂了呢 明明水平差不多 而我努力这么久只有一个烂offer还拒了面试真的很靠运气啊不公平的不止有家境还有运气

想找寒假实习，求推学历一般，积极性强简历求打压，请斧正

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...