荣耀 南京 通软 统计

1.自我介绍2.freerots主要是微内核，主要有哪些组成部分，内部任务间的通信方式有哪些？3.freertos任务切换的过程，详细一点如何切换的，保存怎么恢复的？4.freertos任务有哪些不同的状态？高优先级任务被阻塞或者挂起，再执行低优先级任务5.用过单片机的哪些外设？6.PWM除了占空比之外还有什么要素？频率，周期，占空比7.蓝牙的底层协议？8.linux的进程间通信机制？9.进程间的调度方式？10.linux的内存管理？11.了解Linux的一些驱动么？12.对VFS的框架有了解么？13.常用的linux基础命令14.GCC编译一般分为那几部分？15.用过vim么，介绍vim常用...

我选体验最差：腾讯外包线上面试，应该是腾讯甲方来面试我，我自诉在字节短期外包项目，表达字节前端技术基建不错，很多都工具自动处理，他表达很大的兴趣，问了很多细节。我做了才3个月，哪里知道很深的细节，回答也是打哈哈。然后在问我，原型链，class，防抖，节流手搓代码。正正面试2个小时，我感觉回答还不错，这次，只要不考虑我的年龄应该是稳了。我的优势是便宜，经验丰富，主要是物美价廉。今天回复我不通过，不通过就被面试那么久，开始就拒绝我啊。体感最差，给我希望，立马浇灭。

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...