三位面试官，时长将近1h 1.介绍自己 2、对C++，python熟练吗？ 3、深度学习中归一化的方法 4、项目中使用过哪些芯片？ 5、有没有做过oled或别的外设的驱动？项目中有使用过rtos吗？ 6、单片机启动流程？查看过对应汇编文件吗？ 7、残差神经网络的作用是什么？从原理上讲，如何实现这一目的？ 8、IMU处理角速度值，为什么使用Mahony滤波？最后实现了什么效果？为了达到这个目标，做了哪些优化？ 9、IMU的温漂是怎么解决的？在这一过程中，如何保证温度达到预期且保持恒定？ 10、MCU接收IMU数据的时间间隔？MCU发数的时间间隔？ 11、四元数引入解决了欧拉角的什么问题？ 12、...

9.23更新字节非核部门：实习已有转正。阿里某部门：hr面完，说出结果大约10月比较 慢，让我慢慢等。高德hr面完，理论上有个大池子排序，我看有人已经发了意向，我可能得慢慢排序。其他阿里系基本无希望。美团：三面完秒发hr面，但hr有事往后延了几天，美团好像不怎么搞排序那一套，希望早日发意向。腾讯：没理过我，永远的简历筛选中。pdd：三面完，无手撕。面试官还吹捧了一下我，应该是稳过。等着hr面后慢慢排序。快手：两个岗位都是二面八股表现不好，应该挂了，准备再战。小米：二面完快一个月没消息，但又没挂，可能还在泡，准备联系hr问下进展。百度：被不匹配的部门捞了，准备拒了。ov华今年都线下面，没空跟你闹了，不打算面。小红书虾皮笔试挂，网易得物刚开始走流程，其他中厂也不是很想投了，感觉这些厂能泡出来一两个谈薪就行了。秋招rest

1， 频繁Minor GC-Xmn 新生代大小 增大-XX:NewRatio 老年代和新生代的比例 降低目标：增大新生代，减少minor gc的频率2，Minor GC后，大量对象存活进入老年代-XX:SurvivorRatio s区经常满的情况下，适当减少该比例值，增大s区，减慢对象进入老年代-XX:MaxTenuringThreshold 适当延长对象在s区的时间，比如提升到20次Minor gc后再进入老年代3，老年代经常满，导致频繁full gc优化新生代大小：增大新生代大小，避免因为s区装不下导致的对象提前晋升进入老年代优化晋升策略：-XX:MaxTenuringThreshold ...