上电所系统部

想做 AI Infra / LLM 推理系统 方向。 身边没有同方向的朋友能问，自己摸着石头过河整理了一份学习路线，越整理越虚——感觉知识点又多又散  我自己总结的核心路线就一句话： 先理解模型前向 → 再理解单请求生成 → 最后再看多请求 / 多卡 / 多实例下的系统优化 把 Decoder 模型和最小推理框架先跑通，再去看工业级系统，应该很多设计会自然浮出来——这个思路对吗？ 想和大家多多交流！

挑战全网最惨27届应届生。十几场面试全挂，道心破碎，后续不打算面了，先调整一下心态了。金三银四感觉和双非无关

大佬们，你们投简历在boss上投简历是直接打招呼还是附带简历啊，我打招呼都不回我，怎么办啊😭😭😭下面是我的简历

刚面完海康威视嵌入式岗位的两轮技术面，趁着印象还新鲜赶紧整理出来发上来，给后面要面海康的兄弟姐妹一个参考。整体感受：问得很细，偏底层和操作系统，C/C++ 基础是基本盘，重头戏在 Linux 内核和 RTOS 那块，不能光背八股，得理解原理。两轮加起来快两个小时，强度不小。一面（约 50 min）一面节奏很快，几乎一道题接一道题，基本没什么寒暄。面试官全程对着提纲问，问完一题就直接下一题，有的题会顺着追问两三个点。题目如下：Linux 中断流程，谈谈你对中断上下文的理解C 语言字节对齐的规则，为什么要字节对齐？进程间通信的方式有哪些？为什么要分用户空间和内核空间？C++ 多态怎么理解？C++ ...