不会“为系统负责”

 1.自我介绍面试官好，我换个角度介绍一下自己。一面主要聊了技术细节，这次我想说说我对嵌入式开发的理解和职业规划。我选择嵌入式这个方向，是因为喜欢软硬结合、能看到实际产品的感觉。相比纯软件开发，嵌入式更贴近硬件，需要考虑资源限制、实时性、功耗等问题，这种约束反而让我觉得有挑战性。特别是嵌入式AI这个领域，如何在有限的算力和内存下实现智能功能，这个问题很吸引我。技术上，我主要用C++做开发，熟悉Linux系统和交叉编译，有模型部署的实际经验。在项目中遇到过性能瓶颈、内存不足等问题，通过优化算法、使用硬件加速等方式解决。这些经历让我理解了嵌入式开发的特点：不只是写代码，还要理解硬件、优化性能、权衡...

鼠鼠最近感觉好焦虑，三月份才开始准备暑期实习，先前打两年acm也没打出什么好成绩，拿了几个区域赛铜省赛金，还有蓝桥杯天梯赛国二。项目目前在看黑马点评PLUS，看的差不多但是感觉，抽问项目细节感觉要挂😭😭😭，八股也没背多少，先前也没有实习经历，简历都不敢投递，害怕面试被打回原形😰😰。

1. 自我介绍2. 这里的数据量大小是多少，字幕使用mysql存储是不是不大合适，做分表操作必要性大吗？答案：如果字幕数据量只是中等规模，而且查询模式比较明确，比如按视频 ID、语言、时间轴版本去查，MySQL 其实也不是完全不能用，关键在于表结构设计、索引设计和冷热数据策略是否合理。但如果字幕文本本身很长，写入频繁、版本多，而且还有检索、回溯、批量更新这类需求，那单纯放在 MySQL 里就不一定划算了。因为它更适合做结构化数据管理，不太适合承载高频大文本读写。更常见的做法会是 MySQL 存元数据和索引信息，大文本内容放对象存储或者专门的文档型存储里。至于分表有没有必要，要看几个点：单表行数...

最近面嵌入式，本以为全是裸机、驱动、Linux，结果 AI 相关问题直接给我问懵了。面试官问：嵌入式端怎么跑轻量级 AI 模型？量化了解吗？TensorFlow Lite/MNN 怎么移植？MCU/ARM 板子资源有限，怎么优化推理速度和内存？还问了神经网络基础、卷积原理，甚至让我说说端侧 AI 落地的实际难点。以前觉得 AI 离嵌入式很远，现在才发现，不懂点端侧 AI，面试都没底气。建议大家提前看看模型部署、量化、嵌入式 AI 框架，别像我一样当场卡壳。