AI给嵌入式带来的改变：从挑战到新机遇传统嵌入式开发遇到的难题：算力和资源不匹配：AI 技术不断进步，像 CNN、RNN 这些 AI 模型，对计算资源的要求越来越高。但嵌入式设备因为使用场景的关系，一般都得做到低功耗、小内存 。比如说，一个普通的 CNN 模型运行起来，可能需要好几 GB 的内存和很厉害的计算核心支持，可大多数嵌入式设备的内存也就几十 MB 甚至更少，计算能力也不强。这么大的差距，让传统嵌入式开发在运行 AI 模型时困难重重。开发思路大转变：以前的嵌入式开发，主要是按照确定的规则来编程，用 if - else 这样的条件语句实现各种功能。但 AI 开发不一样，它靠数据驱动，得收...

欠下的债终究是得还的，早知道不实习了。。。

线上面试，约30分钟自我介绍HashMap的实现原理是什么？哈希查找平均是O(1)，链表的查找平均是多少？红黑树呢？假设最极端的情况，1024个元素都冲突到同一个节点，要查多少次？Map和Set有什么本质区别？TreeSet和HashSet有什么区别？如何将一个线程不安全的集合转换成线程安全的？自定义线程池的参数有哪些？这三个参数（核心线程数、最大线程数、等待队列）的生效顺序是什么？面向对象的三大特性是什么？多态是什么？如何实现的？抽象类和接口有什么区别？Java为什么选用字节码形式？字节码方式的弊端是什么？Java 8之后的垃圾回收器有哪些？G1相比CMS这种老年代的回收器，它的优化点在哪里...