首先讲为什么写这个啊，这个和大模型有什么关系，其实本质上我什么都会看看，更ai相关的，比如infra，算子，或者加速推理框架，联邦学习基本上只有前沿实验室在搞，我也在做这个，这里顺手更新一下：一、边缘计算详解：1. 核心概念：是将计算、存储和网络资源从集中式云数据中心下沉到靠近数据产生源的网络边缘。边缘节点可以是路由器、网关、基站、工业控制器、手机、汽车、智能摄像头等。与传统云计算的根本区别在于处理方式：传统云计算是“数据搬家”——所有数据都要通过网络上传到遥远的云服务器集中处理；边缘计算是“计算搬家”——大部分计算直接在数据产生的附近完成，只把必要的结果或摘要上传到云端。2. 典型架构：边缘...

这就是不想好好聊呗

Java后端选手为了混大厂title去了测开实习，结果发现过于无能，landing期landing不了，两星期跑路了。衷心建议和我一样的uu们去测开的时候先了解一下具体业务，有的测开和后端基本没什么关系，根本包不成后端（也可能是本人太蠢了）

近年来，机器人产业迎来爆发式增长，智能制造、物流搬运、服务机器人、无人配送、医疗康复等领域对机器人技术的需求不断扩大。作为嵌入式方向的从业者或即将进入行业的学生，机器人无疑是一个极具前景的“新机会”。机器人不仅需要硬件控制、实时系统、通信协议等嵌入式基础，还涉及传感器融合、运动控制、视觉识别、算法优化等多学科交叉内容，因此对嵌入式工程师的能力要求更高，但也意味着更广阔的发展空间。机器人行业的核心竞争力在于系统整合能力。一个机器人项目通常包含底层驱动、实时控制、上位机通信、传感器数据处理、路径规划与运动控制等模块。嵌入式工程师在机器人方向的优势在于对底层系统的理解更深、更能把控性能与稳定性。因此...