乱杀嵌入式暑期实习

写在最前：帖主是重邮某边缘擦边计算机专业的鼠鼠，终于结束了暑期实习的面试，又要进入一个新的阶段了，离职前有感而发写点东西，只是记录自己大半年来的一些所见所闻，希望可以给大家做一些参考。 首先鼠鼠是一个从进入大学就开始学前端的前端老兵了，虽然大一没认真学，但是还是了解了基本的三件套，并且确定了就是要在本科毕业就就业了，所以在大二学的比较多，基本在第一段实习之前完成leetcode150+和常见的手写题目的练习。 然后时间就转眼到了大二下要找第一段实习的时候了，那会我是身边人里面开始的最早的，大概从大二下的4月份就陆陆续续开始了一些面试，不过让鼠鼠打击比较大的是第一段实习 中大厂全军覆没，包括但不...

目前找日常实习，进度深信服测开hr面+腾讯云后台开发一面。个人觉得测开的方向不太匹配，要不要拒掉测开继续沉淀去面其他合适的岗位，还是直接骑驴找马。

问问上海禾赛前端氛围怎么样？可以去吗？姑且先接了禾赛的offer，打算过去边工作边面试。鼠鼠是第一次去外省找工作，因为不确定会不会面试跑路，所以先不打算租房子，打算先住青旅。不知道这样还有没有时间面试？问问牛友们在工作的时候都是怎么约面试的，有时间吗？

想入门模型部署，问了一下Gemini，他的回答如下，大佬们看看这路径可行吗？？？第 1-2 个月：打地基（Modern C++ & CMake & Linux）目标：能看懂推理引擎源码，能独立构建多文件 C++ 项目。核心内容：Modern C++：跟着 HKL 视频，重点吃透 智能指针 (RAII)、移动语义 (Move)、Lambda 表达式和简单的模板。CMake：掌握如何链接第三方库（OpenCV, CUDA, TensorRT），学会编写 find_package。CSAPP：重点精读 第 6 章（存储层次）。理解什么是 Cache Latency。里程碑：在 Linux/WSL 下用 CMake 构建一个调用 OpenCV 处理视频流的小项目。手动实现一个包含智能指针管理的简易内存池。📅 第 3 个月：拿手术刀（CUDA 编程入门）目标：理解 GPU 并行逻辑，能手写并优化基础算子。核心内容：核心概念：Thread, Block, Grid, Shared Memory, Warp Shuffle。实战任务：手写一个 矩阵乘法 (GEMM)。版本 1：朴素版（跑通）。版本 2：使用 Shared Memory 优化（速度提升 5-10 倍）。性能分析：学会使用 nsight-systems 查看 Kernel 执行时间。里程碑：手写一个自定义的图像预处理 Kernel（比如把 BGR 转成 RGB 并归一化）。📅 第 4 个月：炼金术（模型转换与 TensorRT）目标：把 PyTorch 模型变成 1660 Ti 上的极致推理引擎。核心内容：ONNX：学习如何导出 ONNX，如何用 onnx-simplifier 简化模型。TensorRT：掌握 trtexec 工具，学习编写 TensorRT 的 C++ API 推理代码（创建 Runtime、Engine、Context）。插件编写：尝试为一个 TensorRT 不支持的算子写一个 CUDA Plugin。里程碑：将 YOLOv8 导出为 TensorRT 引擎，并在 1660 Ti 上跑到极致 FPS。📅 第 5 个月：工业化（量化与性能压榨）目标：攻克部署最难的一环——精度与速度的平衡。核心内容：量化原理：学习对称量化 vs 非对称量化，理解 KL 散度。PTQ 实战：使用 TensorRT 的 Int8EntropyCalibrator 进行训练后量化。多线程部署：学习 C++ std::thread 或生产消费者模型，实现“视频读取-模型推理-结果渲染”的异步并行流水线。里程碑：完成一个低延迟、多线程的实时检测系统，对比 FP16 和 INT8 的精度损失与速度提升。📅 第 6 个月：破圈与冲刺（国产迁移 & 算法 & 面试）目标：将能力迁移，准备实习面试。核心内容：国产迁移：如果有条件，借或买一个 RK3588 开发板，学习 RKNN-Toolkit。你会发现，因为你有了前 5 个月的底子，这部分 2 周就能上手。算法刷题：每天 1-2 道 LeetCode，重点是数组、链表、排序。八股文复习：回顾 C++ 内存模型、操作系统基础。里程碑：整理简历，把“手写 CUDA Kernel 优化”、“TensorRT INT8 量化实战”作为核心项目写上去。