华为二面凉

投了新凯来的嵌入式软件开发岗，没想到一面就挺有深度的，面试官很专业，问的方向偏底层驱动和系统，基本上把嵌入式的核心知识点都覆盖了一遍。整体节奏不算快，但每道题都会追问细节，感觉不背八股是真的过不去，建议大家好好准备一下原理性的东西，光会用不够。总结嵌入式系统启动流程是怎样的？从芯片上电到main函数执行，中间经历了哪些关键步骤？讲一下你用过的RTOS，它的任务调度机制是怎样的？如何保证实时性？volatile关键字的作用是什么？在嵌入式开发中哪些场景下必须使用它？DMA是什么？在什么场景下使用DMA可以显著提升系统性能？I2C、SPI、UART三种通信协议各有什么特点？分别适用于哪些场景？中断...

秋招没有大满败，最终收到节子的offer。

小米oc了，但是在犹豫去不去。如果接受的话，小米正职待遇太差了，而且也不是互联网大厂，不确定这段经历对于秋招的背书有多大。算上餐补实习薪资5100，感觉太低了，并且岗位是中台开发，会干一些杂活，而且没有专门的mentor，和纯后端有一定区别。但是如果不接受的话，害怕接下来找不到好的offer，暑期0offer。图一是我简历上的项目和所学知识，图二是JD。实习的岗位不垂直，对秋招帮助大吗，该不该去，去了之后能胜任任务吗？

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...