mamba日记

简历里写了 RTOS、Linux 驱动、BSP，面试官到底在判断你会不会做底层很多人投嵌入式岗的时候，简历会写得很满：做过 STM32，写过 FreeRTOS，用过 Linux，碰过驱动，项目里还有 UART、SPI、I2C、CAN、OTA、Bootloader。问题是，面试官并不是在看你名词堆得够不够多，而是在判断另一件事：这些东西你到底是“配过、调通过、抄着改过”，还是已经能独立分析问题、设计方案、解释取舍、扛住追问。这也是最近嵌入式面试里最明显的一个趋势。题面看起来还是那些熟面孔，但追问方式已经越来越统一：先从项目切进去，再顺着 RTOS、外设、驱动、启动链路、调试手段一路往下刨。答得浅...

我只学了点评和外卖，9月开学前想实习一段只想找个小厂，BOSS打招呼都不回，实习僧被拒了很多，投了100份左右，到底该怎么找实习啊。还想问问大家我现在是该做一个ai项目（怕来不及找实习），还是继续背八股投呢，因为觉得进不了大厂算法没怎么刷，没招了求简历修改意见

本人bg为末九本，目前力扣hot100过了一遍目前在刷面试150，算法能力不太行，八股过了一遍。从3.9号开始陆续投简历，主要是官网投得多，中间几家大厂因为太菜笔试没过，其他不是简历挂就是一直在初筛，ssob上发了消息不是已读不回就是看都没看。在ssob上投还是在官网投面试机会大？另外我是不是简历有问题？希望各位大佬能给我和我点建议 从开始到现在已经一个月了一个面试机会都没有，已经没招了引流：美团，字节，pdd，腾讯，阿里

Q1：大模型（LLMs）具有什么优缺点？答案：优点：可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力；可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果；可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点：需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...