1. 自我介绍，说说你做过的项目里技术上最有挑战的一个。答：按"背景→技术挑战→你的解法→结果"四段走，控制在2分钟。重点放在技术挑战上，说清楚难在哪、你怎么想的、最终怎么解决的。极米是投影仪方向，如果有音视频、显示、IoT相关经验要重点提。2. FreeRTOS的任务堆栈溢出是如何检测的？溢出后系统会发生什么，如何预防？答：FreeRTOS提供两种栈溢出检测方式，通过configCHECK_FOR_STACK_OVERFLOW宏配置。方式一（检测值为1）：任务切换时检查栈指针是否越界，只在上下文切换时检查，开销小，但如果溢出发生在两次切换之间可能漏检。方式二（检测值为2）...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

给时间时间 终会梦想成真的🥺那就努力努力再努力🤲

在开发大模型（LLM）相关应用时，我们经常会遇到一个棘手的问题：随着流量的增加，原本响应迅速的 Web 服务，突然变得极其缓慢，甚至出现大面积的 502/504 超时。 很多开发者第一时间会去检查 Redis、数据库或模型推理接口，却忽略了一个架构上的隐患：你是否将 AI 接口调用直接塞进了公共的业务线程池中？ 一、 致命的“资源枯竭”：一个真实的事故现场 假设你正在使用 Spring Boot (Tomcat) 开发一个 AI 聊天机器人。你的系统接收请求并执行以下两步：  业务操作：查询用户配置（耗时 10ms）。 AI 调用：请求 GPT-4 API（耗时 5s）。  Tomcat 默认...