华为云非边缘部门VS互联网大厂广告计费

秋招加春招，前前后后面了差不多 20 家公司，岗位主要是嵌入式软件开发、Linux 驱动、底层软件和部分车载方向。一路面下来，最大的感受就是，嵌入式面试真的很容易让人产生错觉：准备的时候觉得自己都会，真正进面之后才发现，很多知识点其实只是“看过”，还远远没到“能讲清、能展开、能抗追问”的程度。下面这 5 点，是我这段时间最真实的总结。1. 八股一定要背，但更重要的是“理解版八股”嵌入式面试离不开八股，这个是事实。C 语言、指针、内存分区、volatile、static、const、结构体对齐、大小端、中断、线程/任务调度、锁、信号量、死锁、I2C/SPI/UART、Linux 进程线程、虚拟内...

周一入职培训，下午按照部门经理发的文档学习了一下午。第二天去部门上，客开得去部门上，按mentor的要求读文档看学习资料。第三天，因为通勤时间很长，休息一天，然后hr直接说不合适，走离职流程。工资也不准备发，后面还是争取到了，总之避雷。合同上说是一周至少三天。

有无大手子帮我看看简历，27届0实习，感觉起步太晚了，但又舍不得学了半学期的前端，boss一百个招呼就一个要简历的，想找个小厂实习过渡，有无建议

前面基本上都在问论文 无手撕1. 自我介绍2. 介绍下简历上这个项目3. 你对对话 LLM 的理解是什么？它和普通文本生成模型的核心区别是什么？答案：对话 LLM 不是简单地做 next token prediction，它要在多轮交互里持续维护用户意图、对话状态、约束条件和安全边界。普通生成模型更关注单次输入到输出的流畅性，对话模型还要考虑上下文一致性、角色一致性、拒答策略、澄清提问以及工具调用。它的核心难点在于“历史信息并不等价于有效状态”。用户前面说过的内容，有的仍然有效，有的已经被修正，有的是噪声。对话 LLM 必须学会根据当前轮次重新解释历史，而不是把所有历史机械拼接进去。工程上通常...