总结：先谈谈实习的意义> 一句话就是包装简历，公司Title、实习业务等都帮忙润色简历，给简历加上亮点。有些岗位如运营、产品完全靠实习撑着，研发和算法岗没实习还可以通过项目和论文撑一下，看具体岗位的往届应聘者的经历，参照着做这部分我聊聊我个人的三个关注点：1.去那实习? 2.实习目的是什么？3.是好是坏?去那：BAT>大厂核心业务>中大厂核心业务>大厂边缘业务，业务推荐：电商、短视频等，累但垂直公司多为啥：不可置疑，现在中大厂挺看重实习的，是筛简历+排序的重要指标。对于我们就是去"润色简历"，提高个人竞争力。所以，对于实习生自己，就是快速Landin...

二面一天半了一直这样，是在横向吗

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

刚结束大疆嵌入式算法岗的一面,趁着记忆还热乎赶紧来发个面经。base上海,整体时长一个多小时,面试官非常老道,八股问得超细,项目挖得很深,问题层层递进,稍微卡一下就继续往里追问,体验上属于压力面那一类。整体感受这次面试的覆盖面是真的广,从单片机裸机、RTOS源码、ARM架构,一路问到Linux内核VFS、进程调度、驱动模型,中间还穿插了C/C++基础八股、图像算法、Camera HAL框架,最后再来一道手撕。如果只复习了某一个方向(比如纯嵌入式或者纯Linux),应该会比较吃力。我自己感觉答得磕磕绊绊,有些细节问到底实在编不下去就老实说不会了,面试官倒也没为难,听完就接下一题。面试题目记录(按...