360第一批笔试的同学

最近又整理了一份 影石创新（Insta360）嵌入式岗位二面的面经。整体看下来难度比一面明显更高，很多问题已经不只是基础知识，而是更偏向 系统设计、性能优化以及实际工程问题的处理。面试官会从一些基础概念入手，但很快就会延伸到具体实现和实际应用场景。和一面相比，二面更看重候选人对 系统整体架构的理解能力。很多问题都会结合影石相机的实际产品，比如 多路图像数据处理、传感器同步、数据存储、系统稳定性以及功耗控制 等。面试官通常会通过连续追问来判断你是否真正理解这些技术在项目中的应用，而不仅仅是停留在理论层面。整理了一下这次二面中比较典型的 18 道问题，整体覆盖 RTOS、数据处理、接口通信、系统调...

这几天疯狂在boss直聘和应届生上投简历，结果一个回复都没得，是不是简历有啥问题😭，主要投的都是产品岗，求友友们帮忙看看

大学前两年天天玩，高数还挂了，从去年9月份到现在一直在学Java，今天把简历做出来了，项目学了很多，但是有些部分是只过了一遍，挑了几个放简历上了，要应付面试的话还得好好准备第一个问题，这个简历，大佬们有什么修改建议吗第二个问题因为我们学校5月份有个学校安排的实习，具体好像是硬件方面的，感觉很水，我自己想申请自主实习，现在是准备面试到什么时候开始投递呢第三个问题我们后端开发如果想去央国企的话是不是都要求硕士啊，然后央国企有什么需要特别准备的吗，跟私企的招聘有什么区别感谢各位大佬，祝大家都天天开心，发大财

项目一：模型微调相关（面试问答总结） 首先让我介绍了简历中的第一个项目——模型微调相关项目。在交流过程中，面试官主要围绕以下几个方面进行了提问： 1. 指令遵循能力（未微调情况下的提升方式） 面试官提问： 如果不进行微调，如何让模型在回答指令时具有更高的指令遵循能力（例如格式准确率更高）？ 2. 训练数据来源与构造  训练数据是如何获取的？ 数据是如何构造和设计的？  3. Transformer 中的注意力机制  讲解 注意力机制（Attention Mechanism） 的基本原理。 为什么在计算注意力分数时需要 除以 ？ 为什么是 ，而不是 ？  4. LoRA（Low-Rank Ada...