地平线作为自动驾驶芯片头部公司，嵌入式软件岗一面考察范围覆盖 Linux 内核、RTOS、硬件接口协议、C++ 底层和系统调试能力。整体难度中等偏上，追问较多，纯背八股很难过，需要结合项目经历展开回答。自我介绍，重点介绍和嵌入式或驱动相关的项目经历C++ 中 volatile 关键字的作用是什么？在嵌入式开发中什么场景下必须用它？说说 RTOS 中优先级反转是什么问题，如何解决？说说 DMA 的工作原理，使用 DMA 传输时需要注意哪些问题？Linux 内核中中断上半部和下半部的区别是什么？tasklet 和 workqueue 分别适合什么场景？说说 Linux 设备树（Device Tre...

本人9本无实习经历，二月初开始面试，快手xhs简历都挂，京东一直泡池子，腾子三面挂，滴滴大模型算法一面挂，美团二面挂，亚麻OA都A了也挂，Google一面也挂。反正都是在挂中度过的，其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的，而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服，介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的，而且全程都是hr加我微信进行推进的，有什么情况和我说和和及时帮我推进流程，每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。（我感觉体感上面，志节是我面过的体验最好的一个了，从hr到面试官人都不错）timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面，20min后约二面3.11二面，二小时后约三面3.13三面，两小时后约hr面3.13hr面，面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer

2-3k的都找不到，求大佬拷打，给点学习或者找工作的意见，谢谢了。

1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重，而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支，用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k，全量微调时直接学习ΔW，LoRA 则把它写成：ΔW=BA其中A∈Rr×k，B∈Rd×r ,，(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成：h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项：这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构，不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快，而且原模型参数冻结，方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...