全网最受欢迎的嵌入式面经 面经一共32篇文章，包含嵌入式面试高频必问考点，21w+同学学习，4900+订阅，非常适合在找工作面经薄弱的同学，订阅点击链接（承诺免费技术答疑）： --> 《嵌入式/C++面试题解析大全》 1、简介 本人是2020年毕业于广东工业大学研究生：许乔丹，有国内大厂CVTE和世界500强企业工作经验，整理超全面111道嵌入式面试题目答案解析（承诺提供专栏内容免费技术答疑），本专栏内容主要有：  面试过程口头提问的问题答案汇总，承诺提供免费技术答疑，以及其他的交流，如要怎么入门c++，简历如何写，算法题如何刷等等，实现校招全陪伴！  2、项目经验 如果你找的是单片机，...

简历是过年做好的（第三版），boss 上沟通了 142 个，只有 13 个要了简历，0 个面试要不要换 agent 项目呀，现在就是很纠结，看到后端太卷了又想去测开，但是 0 基础，只会 apifox 接口测试，有没有大佬指导指导，面试机会少，经验也少，还在纠结要不要去报个面试辅导...如今 ai 这么火，天天焦虑的很😮‍💨要不然暑期实习都找不到了

算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油，希望暑期能活下来

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...