华为 面试

前言：打破“隔行如隔山”的幻觉 半年前，我还是一个纯粹的 ACMer（程序设计竞赛选手）。 我的世界里只有算法、数据结构和 StdIO，对于现代软件工程——无论是前端的 CSS/JS，还是后端的架构设计——我的经验是绝对的 0。毕业后，我长期从事编程题命题工作，虽然为大厂贡献了数千道题目，但那依然是“做题家”的思维逻辑。 然而，在短短不到半年的时间里，我借助 AI（Cursor 等工具）的力量，从零开始独立完成了多个全栈项目：包括包含每日一题、技能树、对战系统的 牛客竞赛题目追踪器 (Tracker)，集成抽奖与 Prompt 互动的 2026 春季 AI 体验站，以及基于紫微斗数的 牛客 A...

#嵌入式# #实习与准备秋招该如何平衡# #我的实习日记#

啥意思大哥

今年应届大模型算法年包一个比一个高，某书某节应届生开七八十万的好像一抓一大把，但是一看JD：有大模型预训练经验，有万卡集群调度经验，发表顶会论文对于我们这种没有大厂实习，没进强组的小卡拉米来说，基本上都是不可能满足的条件。  所以，没显卡的穷孩子真的不能靠大模型算法翻身吗？ 关于这个问题，实际上也要看“大模型”的几个具体方向（虽然都叫大模型算法or大模型应用），按照对硬件资源需求的程度从低到高排序大概是这样： Prompt工程 ≈ Agent 开发 < RAG <  LoRA等高效微调 < 全参数后训练（微调） < 预训练 这么看其实很明了了，那些对资源要求极高的JD，...