联芸

卓驭 嵌入式中间件实习 面经写一写面经，回馈一下社区。⌚️timeline：五月底👋part1：自我介绍 && 项目介绍1. 项目里的内存占用，资源使用的性能评估？性能优化的思考？2. 端侧大模型的选型？3. 机器人比赛中最难的一个问题？技术方案的选择用了多长的时间？4. 之前实习的主要工作？方案是如何确定的？5. 对车载中间件的了解？6. 。。。忘了🤏part2：八股拷打1. 设计模式？平时开发有用到过哪一些设计模式吗？2. 对多态的了解？静态and动态?3. 虚函数里面父类和子类的交互？4. C++容器中vector和list的差异？5. vector的底层实现原理？扩...

投了也有好多家了，才一个面试😥😥😥是简历的问题呢，还是hr不愿意招28届的，还是年前没啥岗位？

牛友们，鼠鼠刚来一个公司实习没几天，这两天看文档，鼠鼠发现这工作内容根本就不像软件测试，更像是售后，大致就是对一些售后问题，电商差评，退货维修的这些问题进行分析，感觉就是打杂的，这个组也就是测试里面一个叫品质分析的组，我跟那个hr说这个工作内容完全不和测试沾边，hr和那个组长还是什么的反应了一下，然后下面是她说的内容，我感觉这个完全学不到东西啊，该跑路吗😭😭😭

昨天刷X的时候,突然发现xAI把整个For You推荐算法开源了。说实话,我当时就愣住了。要知道,推荐算法这东西,对社交平台来说就是命根子。抖音的推荐算法、小红书的推荐逻辑,哪个不是藏着掖着当核心机密?结果马斯克直接把代码扔GitHub上,7000多个star,就这么大大方方让你看。这背后到底藏着什么秘密?一个让我震惊的发现我花了整整几个晚上扒完这套代码,发现了一个颠覆认知的事实:X的推荐系统里,几乎没有人工规则。什么意思?传统的推荐系统,工程师会设计几百上千条规则。比如用户点赞过科技类内容,就多推科技,或者转发率高的内容加权。这些都是人脑想出来的逻辑。但X的算法完全不是这么玩的。他们用的是G...