最近整理了一下面小鹏嵌入式软件开发岗位的一面内容。整体感觉是，一面问得还是比较扎实，重点集中在嵌入式基础、RTOS、通信协议、内存、驱动理解和项目细节上。题目本身不算特别偏，但比较考验基础是否成体系，尤其是很多问题都可以顺着项目继续往下深挖，所以准备的时候不能只停留在背概念。请先做一下自我介绍，并重点讲一个你最熟悉的嵌入式项目你项目中的数据流是怎样的，从采集到处理再到发送，中间经过了哪些环节MCU 从上电到进入 main 函数，中间一般会经历哪些关键步骤启动文件和链接脚本分别起什么作用，为什么嵌入式开发离不开它们全局变量、局部变量、静态变量一般分布在哪些内存区域栈和堆分别适合什么场景，在嵌入式...

27届还能有实习吗，有同学就学到Javaweb也找了个实习，之前投了800份我就约了一个面，，然后紧急搓了个ai项目demo换上去了😩

海投了五六百份了，都没有回信，全都已读不回，没有约面，小厂实习也没有几个回的，211本这个简历很差吗，是不是再快速补一个agent项目，再补点agent知识，往agent开发那里靠靠，面试才会多一点？求大佬指点引流：腾讯，阿里，字节，pdd，米哈游

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...