自我介绍随后对项目经历的真实性进行了核实，包括项目背景、团队构成及个人分工；面试官询问是否亲自编写过IIC和SPI的底层驱动代码（回答为是）；对比IIC与SPI通信的区别（主要涉及速率方面IIC较低而SPI较高、IIC为半双工而SPI为全双工、通信结构上IIC支持多主多从而SPI一般为单主多从点对点模式）；介绍BootLoader进行固件升级的整体流程；解释static关键字的用途（可用于修饰变量和函数）；阐述函数指针的概念及其实际应用场景（例如在BootLoader中实现向应用程序的跳转）；说明结构体变量的几种初始化方式（包括定义后逐成员赋值、定义时按声明顺序初始化、以及定义时通过指定成员名...

牛爷爷们，不玻璃心，求锐评

早知道这状态就不来面了，感觉面评指定得写得贼难看。但又想着多面几次攒攒经验，结果全程紧张到飞起，面试官问的问题我压根抓不住重点，答完她还反复问，还好面试官人够意思，一直耐着性子引导我就问我那个 “怎么用数据驱动策略优化” 的问题，我当时是这么答的：xx 指标下滑之后，我用 SQL 扒了不同维度的 xx 数据，最后得出 x 结论，然后就落地了 x 策略。兄弟们帮我瞅瞅，这回答方向到底错没？是不是我压根就没听懂人家的问题啊？第一个问题就拉胯，后面英文环节直接大脑宕机一片空白！真的太憋屈了！明明机会摆眼前了，结果自己没本事接住 [完啦 R] 顺便问一嘴，字节面评能存多久啊？26 年暑期实习再投的话，面试官还能看到这次的面评不？

作为一个双非大数据专业的大四学生，自己在大三选择择业方向时，毫不犹豫的选择了数据分析作为自己一开始的求职方向，那么作为花费很多精力学习数分，找过多段数据实习，且经历了一整个秋招的可怜大学生，关于数分的态度又是怎样呢？首先我想先根据自己的过往经验来给数分下一个定义，目前的数分岗主要有两种情况，一种是非常纯粹的数分，涉及AB测试，数据埋点，机器学习相关内容的，这一部分岗位对技术和学历的要求极强；而另一部分岗位则是偏向业务侧，相较于数分，可能更偏向数据策略运营，这一类岗位在部分公司也会直接写成运营岗。相信每一个对数分有兴趣的同学，或多或少都在网上看到过，纯粹的数分岗是非常吃学历的，这一点我深有体会，...