AI给嵌入式带来的改变：从挑战到新机遇传统嵌入式开发遇到的难题：算力和资源不匹配：AI 技术不断进步，像 CNN、RNN 这些 AI 模型，对计算资源的要求越来越高。但嵌入式设备因为使用场景的关系，一般都得做到低功耗、小内存 。比如说，一个普通的 CNN 模型运行起来，可能需要好几 GB 的内存和很厉害的计算核心支持，可大多数嵌入式设备的内存也就几十 MB 甚至更少，计算能力也不强。这么大的差距，让传统嵌入式开发在运行 AI 模型时困难重重。开发思路大转变：以前的嵌入式开发，主要是按照确定的规则来编程，用 if - else 这样的条件语句实现各种功能。但 AI 开发不一样，它靠数据驱动，得收...

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1. 能说说ArrayList和LinkedList的区别吗？什么场景下会选择使用它们？ArrayList底层是基于动态数组实现的，它在内存中是连续存储的。优势在于随机访问效率高，时间复杂度是O(1)，因为可以通过索引直接定位。但插入和删除操作（特别是在中间位置）效率较低，需要移动大量元素，时间复杂度O(n)。LinkedList是基于双向链表实现的，每个节点包含数据和前后指针。它的优势是插入和删除操作效率高，只需要修改指针指向，时间复杂度O(1)。但随机访问效率低，需要从头或尾遍历，时间复杂度O(n)。使用场景上，如果需要频繁随机访问元素，比如根据索引查询，选ArrayList；如果需要频繁...