格力面试官40分钟没上线

现在AI一秒就能写出LeetCode最优解，我花几小时死磕一道题，越刷越怀疑自己，这到底还有必要吗？身边有人说没必要，AI都能代劳了，刷题纯浪费时间；但也有人说，大厂面试还是绕不开手撕代码，字节、腾讯每轮都考，刷够200-300题才是底线。我查了下才知道，AI生成的代码看似能用，实则45%有安全漏洞，还容易出现逻辑偏差，根本没法直接上生产。而刷LeetCode练的不是记答案，是抽象建模、逻辑推理的内功，这些都是AI替代不了的。毕竟AI是工具，能帮我们写代码，但没法帮我们理解业务逻辑、做工程权衡。可说实话，刷起来是真的痛苦，尤其碰到Hard题，分分钟想放弃。

本文是已经假设了，userspace一直有喂狗操作，但是当系统出现crash，hang住之后，watchdog call flowwatchdog call flow  系统 hang    │    │  没有人调用 qcom_wdt_ping()    │  没有人 writel(1, WDT_RST)    │    │  等待 (timeout - pretimeout) 秒    │  = 10 - 1 = 9秒（你的配置）    │    ▼  ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━  【BARK 阶段】硬件触发中断  ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━...

最不可信的，就是那种养备胎的话了，比如1.一周内有结果，或者回去等结果2.每年会有两次调薪的3.福利绩效啥的xxx，入职后才发现有些就是说说的

1. 实习经历与项目细节（工程实践）  背景调查： 你实习的公司是什么性质的机构？主要业务是什么？ 职责确认： 在行情订阅项目中，你是从头开发的还是在原有基础上修改的？ 量化指标考察：  你处理的“海量行情数据”具体的量化指标是多少？（如：每小时多少合约、数据频率是秒级还是毫秒级、CSV文件具体多大？） 行情订阅的性能你是如何评估的？有没有具体的判断标准？   优化意识：  在内存使用上你做了哪些优化？（如：对象池、减少内存申请销毁）。 当发现转换一个文件需要半小时时，你有没有分析过耗时分布？有没有尝试优化？ 写入文件时是一次写一列还是一个数？具体的写入逻辑是怎样的？    2. 技术测试与D...