嵌入式准备八股麻了，要不要刷算法题啊

1. 技能清单：别只写 AI 名字，写“能力场景”不要干巴巴地写：熟练使用 Claude、Cursor。试试这样写：AI 辅助工程： 熟练运用 Cursor (Agent Mode) 与 Claude Code 进行全栈项目迭代，具备高效的 Prompt Engineering 能力，能通过 AI 快速完成复杂逻辑重构与接口联调。智能研发流程： 擅长利用大模型进行代码分析、Bug 溯源及算法优化（如在 C++ 竞赛练习中辅助分析时空复杂度）。2. 项目经历：用“STAR 法则”量化 AI 的贡献AI 不应该是你的项目内容，而应该是你交付速度和交付质量的倍增器。案例（以你的 XHS 社区项目为例）：【问题/背景】：需要在短时间内完成基于 SpringBoot 3 和 Vue 3 的社区项目开发。【方案/行动】：利用 AI Agent 进行全自动代码生成与目录结构设计，并通过 Prompt 优化解决了跨域处理、Token 校验等前后端联调痛点。【结果/量化】：开发周期缩短 40%，在 AI 辅助下独立完成了包含校园知识库、博客模块在内的全栈功能，代码一次性通过率显著提升。3. 算法竞赛：AI 是你的“高级教练”如果你在练习 CCPC 或力扣题时用了 AI，可以换个说法体现你的“学习能力”：深度学习闭环： 在算法训练中，利用 AI 对复杂动态规划（DP）和图论问题进行多维度解析（解法对比、边界测试用例生成），总结出一套“AI 辅助纠错-原理拆解-手写实现”的快速进步方法论。

基于与嵌入式相关度高一点的项目讲一下细节项目组成是怎样的？介绍一下freertos任务调度过程机器人的感知是基于什么算法实现的？陀螺仪通信协议？介绍SPI通信原理？通信速率是多少？如何把168MHz的主频变成SPI的通信速率？陀螺仪采集什么数据？介绍一下mahony算法为什么引入看门狗？内部or外部看门狗？IWDG实现复位的原理对can有多少了解？用什么上位机？怎么监控can总线？看你有pcb经验，自己画过板子吗？在项目中的难点？你怎么解决？

1. 个人情况自我介绍2.  基础多态的实现机制——（静态多态也就是重载，动态多态（虚函数，虚函数表，不同子类调用同一函数的效果不同，虚函数指针））如何保证并发安全？——（回答了加锁、互斥、读写，共享，间隙，和原子操作）了解CAS操作吗？（答到原子操作和自旋，造成CPU忙等待，但不会嵌入内核）CAS的问题了解吗？（答到了）ABA问题了解吗？（答到了，但是不熟练）内核态和用户态的区别是？（硬件访问权限和资源访问权限）协程有了解过吗？（没写过，但知道是用户态的线程，并发性极强）HTTP和TCP和UDP是什么，有什么区别，介绍一下？（应用层/传输层，HTTP的版本，HTTP基于TCP，TCP的可靠交付？）TCP用什么保证可靠交付？（回答了序列号，ACK，重传，拥塞控制和接收窗口返回）HTTP可以基于UDP实现吗？（正常不行，除非UDP内部实现了可靠）UDP为什么可以用在游戏传输？（可接受一些损耗，因为可以补帧，但延迟卡顿会非常明显）3. 项目拷打：缓存系统是本地的吗？怎么实现的？LRU怎么实现？LRU-K进阶在哪？内存泄露怎么解决？了解垃圾回收吗？（这个答的不好，记得垃圾回收有三个限制只能达到两个，C++实现了性能最优，因此要手动管理，Java的GC自动管理，因此性能会稍差）shared_ptr的引用计数原理？什么时候被清理的？工作负载剧烈变化场景是怎么个变化？（项目细节）如果缓存系统加上TTL呢？你怎么实现？Redis的LRU策略了解吗？缓存击穿是什么？解决方案有什么？QPS怎么测的？具体在什么环境下测量的？具体测QPS需要考虑哪些指标？比如CPU核数？哈希倾斜了解吗？分片的时候出现哈希倾斜怎么解决？raft从哪里学习的？MCP了解吗？SKILL了解吗？（没怎么了解，未深入）了解哪些分布式一致性算法？（raft?ZAP？）哪些场景需要这些分布式一致性算法？或者说协议？Protobuf 和 Json 在网络传输中怎么抉择？（包体大小，反序列和序列化，可读性）CAP的一致性和数据库事务的一致性对比一下？CAP的CA，CP，AP各自是什么，有哪些协议，用在哪些场景。4. 怎么学习的？当前的安排是？力扣题：19. 删除链表的倒数第 N 个结点（因为做过，说了思路，然后扩展，可以类比哪种数据结构解决，说了栈，说对了）402. 移掉 K 位数字（这道题手写，写了可能得有15分钟...微调得有点久，一些细节没考虑好...）反问环节1. 业务范围？2. 表现评价：- 面试官反馈：基础扎实，但项目细节还需深挖。- 面试官人很好，收获良多！期待二面，但未必能二面（一成把握）

嵌入式拿高薪，其实并不神秘。很多人把它归因于“学历好”或“运气好”，但如果把市场需求、技术门槛和岗位结构拆开来看，会发现一条相对清晰的路径。研究生起步20K，并不是少数个例，而是由行业结构决定的结果。首先，从需求侧看，嵌入式属于“强工程+强落地”的领域。相比纯互联网开发，它更贴近硬件、系统和产品，替代性更低。一家公司可以用一个后端工程师替换另一个，但很难快速找到既懂硬件接口、又能写驱动、还能调系统的工程师。这种复合能力直接抬高了岗位溢价。尤其是在车载、工业控制、机器人等领域，对稳定性、实时性要求极高，一旦出问题成本巨大，公司自然更愿意为“靠谱的人”付高薪。其次，从供给侧看，真正“合格”的嵌入式...