嵌入式春招临近，很多同学开始集中准备面试八股。对于嵌入式岗位来说，八股并不是单纯的记忆题库，而是一套围绕C语言、操作系统、硬件基础与项目经验构建的完整知识体系。准备是否系统，往往直接决定春招结果。本文从真实面试考察维度出发，整理一套完整的嵌入式春招八股准备思路，适合准备校招与提前批的同学参考。一、嵌入式春招主要岗位方向嵌入式岗位来源主要集中在以下几类企业：通信设备与ICT厂商：华为、中兴消费电子与智能硬件公司芯片与半导体企业无人机与机器人公司：大疆汽车电子与物联网公司不同公司业务不同，但校招面试的核心技术考察高度一致。嵌入式春招面试本质考察四部分：C语言基础操作系统与计算机基础嵌入式原理与硬件...

他发的这些人工资都好高啊，看得我有点后悔不考研了，这工资差太多了

最近也面了好几家公司字节-抖音研发：一面挂，脏面评了B站-直播测试：面试官觉得我服务端测试经验不足，半小时结束，手撕都没出百度acg质量部：面试官不开摄像头，一直盯着我那没意义的项目的一个点狠狠攻击，半小时结束，无手撕，应该是 kpi 面了快手-商业化：一面 50 分钟大部分在问实习，因为上一段实习和这个面试的很垂直，又问了一些数据库和 redis，消息队列的八股手撕：力扣 80 删除有序数组中的重复项当天晚上约二面隔一天二面：25 分钟问了实习，一道三数之和，反问后结束，面试官说会稍微看重一点代码能力半小时后 hr联系口头 offer，当天下午发 offer快手效率这一块因为快手这个业务组和我上一段实习，非常垂直，面试起来也比较得心应手吧，进度推的也很快最近期末周，又要复习，又要面试，回学校前，还在上班，这三个叠一起，真的感觉忙不过来了，再加上一开始的字节和 B 站秒挂，很大程度上给我了一些打击，不过好在挺了过来继续加油吧附：之前一直投快手，简历挂了两页

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...