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秋招加春招，前前后后面了差不多 20 家公司，岗位主要是嵌入式软件开发、Linux 驱动、底层软件和部分车载方向。一路面下来，最大的感受就是，嵌入式面试真的很容易让人产生错觉：准备的时候觉得自己都会，真正进面之后才发现，很多知识点其实只是“看过”，还远远没到“能讲清、能展开、能抗追问”的程度。下面这 5 点，是我这段时间最真实的总结。1. 八股一定要背，但更重要的是“理解版八股”嵌入式面试离不开八股，这个是事实。C 语言、指针、内存分区、volatile、static、const、结构体对齐、大小端、中断、线程/任务调度、锁、信号量、死锁、I2C/SPI/UART、Linux 进程线程、虚拟内...

投的大厂几乎全都是简历挂，我不太明白，我问了很多人他们都说简历没什么问题。可是快手挂我两遍美团、阿里大部分、拼多多、字节剪映、懂车帝、爱奇艺、百度、oppo、小米、美的、哔哩哔哩基本上都是简历挂。我想不通了，一整个三月只有腾讯和钉钉给面了。结果腾讯的两道题我没a出来，钉钉遇到kpi面，面完出来看官网果然是秒挂，我已经觉得绝望了。难道真是简历问题？

1. 什么是 LoRA？LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation，核心思想是在微调大模型时不直接更新原始大权重矩阵，而是冻结预训练权重，只额外学习两个低秩矩阵，用这两个小矩阵的乘积去近似原权重的增量。原来如果某层权重是： W ∈ R^(d×k) LoRA 不直接学习 ΔW 的完整矩阵，而是写成： ΔW = B A A ∈ R^(r×k), B ∈ R^(d×r), 且 r << min(d, k) 最终前向变成： h = W x + ΔW x = W x + B A x 这样训练参数量会大幅下降。2. LoRA 的思路是什么？LoRA 的基本假设是：大模型在迁移到下...