1. 详细介绍你做过的最复杂的一个嵌入式项目，系统架构是怎样的？回答思路：按硬件平台 → 软件架构 → 关键模块 → 难点解决 的顺序展开。示例框架：硬件：主控芯片型号、外设（传感器、通信模块、存储）软件：裸机/RTOS、任务划分、驱动层/应用层分离通信：内部总线（SPI/I2C/UART）、外部协议（MQTT/CAN/Modbus）难点：实时性保证、低功耗设计、数据可靠性重点说清楚你个人负责的部分，以及遇到的问题和解决方案。2. 项目中遇到过最难的Bug是什么？怎么定位和解决的？回答思路：选一个有代表性的，按 现象 → 排查过程 → 根因 → 解决方案 展开。常见嵌入式疑难Bug类型：内存越...

目前0大厂面试睡觉前看了会八股还有牛客感觉自己太菜了一不小心熬穿了，天都亮了

1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答，而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大，适合任务分布和原模型差异比较大的场景，比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候，它更容易学到深层适配；LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景，特别是多任务并行或者多租户配置时，管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移，比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯，LoRA 往往就够了。反过来，如果发现训练后模型虽然会答，但深层行为模式改不动，比如推...