#小红书客户端面经#

很多人对嵌入式实习都有幻想：一上来就写驱动、调外设、玩硬件。但真正开始实习后，才发现更多时候是在打基础、补短板、熟环境。下面是大多数嵌入式实习生的真实日常。一、看资料、看代码，比写代码多刚进公司，最常做的不是敲代码，而是：看芯片手册、原理图、数据手册看现有工程代码，理清启动流程熟悉寄存器定义、外设配置方式这是必经阶段，不看懂这些，后面根本没法改代码。二、从简单外设开始“刷存在感”真正上手时，通常是这些任务：点灯、按键、串口、定时器改已有 demo，而不是从零写修一些小 bug、适配新板子看起来简单，但这是融入项目的最快方式。三、跟着做功能，而不是独立设计多数实习生做的是：按需求加功能模块修改参...

1.在做这个项目的时候遇到过什么问题，怎么解决?2.库存超卖你提到了乐观锁，乐观锁有哪些?悲观锁有哪些?它们的区别是什么?3.reentrantlock的机制讲一下4.AQS是什么?5.reentrantlock是公平锁还是非公平锁?6.redis这个单线程模型为什么能承受这么高的并发量?7.MySQL的索引架构是什么样的?8.concurrentHashMap的原理9.synchronized的锁升级机制10.轻量级锁升级为重量级锁的过程中，线程B自旋失败多少次，锁才会升级11.线程池的主要参数12.如果线程池中的工作队列是一个无限无界的队列，那设置的最大线程数是不是就没有意义了?13.手撕:多线程打印，打印结果为:ABCABCABC

以为进入大学还能保持正常的学习进度。实则，呵呵。一言难尽。怎么说呢，双非，上了才知道。只能是“菜就多练”呗，还能咋的。编译失败就像是和空气对打，被ai碾压才是暴击。你不学有的是人学，加油干吧。大一没做好的部分抓紧时间补补，大二准备大放光彩。就算你有规划，但没有输出真的白搭，去加入那些上进的团队吧。我还是要期末保一下绩点，不然课不白上了吗？首先要对自己有自信。今晚，报了两个赛跨年，不管做的怎么样也要先试试。

从2024年开始，Agent 开发这个概念就慢慢的火爆了起来，2025更是被称为 Agent 开发元年，经常会在牛客上刷到很多在后端找工作碰壁的同学发帖，要不要学一些 AI 相关的东西，怎么转大模型应用开发。其实这样的观念本身就带有一定的偏差。我之前在红薯做过一段时间的 agent，也是某7k+ star 的 Agent 开发框架 committer，所以我认为我在这上面还是有一点点自己的心得的。误区一：把 Agent 开发和后端拆开来看据我观察，很多同学所谓的转 AI 应用开发，就是用 Spring AI 或者 langchain 去实现了一个 demo（当然现在可能更高级一点GraphRAG，整个可拖拽的工作流之类的）然后没有任何后端的内容，然后放到了简历上，这个行为其实和在简历上写了一个自实现 RPC 框架和自实现网关没有任何区别。AI Agent 是模型工程化应用层最重要的环节，也比我们平常想想的要复杂的多，我们大部分接触的都是业务开发这个场景，比如电商中的智能客服，或者内部的提效工具。这种其实说的不好听一点就是调用 API，本身和其他的业务场景没有一点点区别，所以对于这样的业务开发岗位，不存在从后端转到大模型应用开发，而是说本身就是后端+新场景。本身最重要的就是 数据+prompt+稳定性，那就不存在任何转方向的说法。所以，如果想做这个业务的同学，只要好好看看mcp,planning这样的新概念，然后快点去找一份相关的实习，因为这个最重要的不是你怎么做这个 Agent，而是怎么让这个 Agent 更稳定，可观测，prompt调优等等。也更看重你的服务端开发的相关经验误区二：Agent 开发是不是工资会更高呢，或者更有技术含量，毕竟大家现在都在卷AI？这个就是一个更大的误区了，刚才上面说的这些，一般就是各个业务部门自己在搞，本身不涉及什么技术。所以本质上和后端同学的薪资基本没有区别。比较有技术含量的呢？就是各个大厂的基础架构和中台部门，提供 AI 开发的基础设施，比如阿里百炼，字节火山方舟，快手万擎，这样的模型算法开发平台，Agent开发平台，智能体沙箱，Agent runtime 这些以前鸡架部门做的工作。为业务方提供集成的 Agent 能力，这个会更有技术含量，可能也会有一定的溢价，以及更高的就是做SFT/RL/AI infra 的岗位了，这样的才是 Agent 的薪资天花板所以再回看 AI 落地的相关的岗位的话，其实还是业务和鸡架二选一，或者有的大佬去做infra和强化学习之类的。比起盲目的去追求这个火热的方向，我觉得更重要的是踏踏实实的去学一下这些技术，如果想做 Agent 的话，Agent相关的技术也是日新月异，学一下怎么将 AI 和业务结合，稳定的落地，或者底层的相关技术，我觉得是更重要的。ps：最近好多牛友问我做开源对找工作到底有没有帮助1. 没实习之前一定有，有实习之后并不如实习（除非你是做鸡架的同学）2. 如果为了找工作参加开源，ospp，glcc 是最好的选择3. 用 AI 写 pr 一定要自己本地先看一遍，测一遍再提交