秋招测试岗帮选offer

一、系统启动流程（Boot Flow）嵌入式 Linux 的启动流程是面试第一高频问题，核心链路如下：ROM → Bootloader → Kernel → init → 用户空间1. BootROM 阶段固化在 SoC 内部（厂商提供）完成最基本的硬件初始化（如 DDR 初始化的前置条件）从指定介质加载 Bootloader（NAND / eMMC / SD）2. Bootloader（如 U-Boot）核心职责：初始化 DDR、串口、时钟等外设加载内核镜像（zImage / uImage / Image）传递设备树（DTB）设置启动参数（bootargs）关键命令：bootm / boot...

先上Timeline:3.17 一面（一小时后通知过了）3.21 二面（面试在周末，周一上午通知过了）3.25 三面（半小时后通知过了）3.26 hr面（当天晚上发offer）面试内容：一二三面基本上都是拷打实习+项目，🈚️八股一二面各一道非常简单的算法，三面🈚️算法hr面主要是了解个人经历、性格，以及就业规划等总体感受：整个流程非常快，这个必须点赞每个面试官的专业能力就不用说了，会问到一些可能自己之前没考虑过的问题，也会现场引导我思考。整体面试氛围很轻松，像是在和同学一起讨论技术问题，交流各自的想法一样，聊的很开心暑期投了不少大厂，但只有腾讯字节给面试，其他公司都没给机会腾子那边也挂了几次不过还好最后如愿进字节了

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

1. 为什么选择这个方法？是否尝试过其他 Baseline？效果对比如何？ 回答范例与解析（以选择 SAC 算法为例）： 在我的机械臂抓取项目中，我最终选择了**柔性动作评价（Soft Actor-Critic, SAC）**算法。   尝试过的 Baseline：  DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)：由于是确定性策略，在具身连续控制中探索能力极差，极易陷入局部最优。 PPO (Proximal Policy Optimization)：虽然稳定，但作为 On-policy 算法，样本效率（Sample Efficiency）太低，在真实机械臂...