今天开会，领导：其他部门那些应用工程师，现在都改名叫AI应用工程师了...... 周会讲了下以后的绩效考评，大概意思是业务线分为 demo → beta → app 三个过程，demo部分可能只需要一到三天，一个人就能搞定。出demo后有专门的小组评估，如果通过，相当于就由你牵头负责这个小项目；beta阶段给你一些资源调度，完成初版，内部进行一些众测；如果效果好，再做成正式版，考虑一些并发，维护。提的demo通过得多的话，绩效也会高，但这个demo不一定是部门内部的，其他部门有些应用工程师现在都直接改名叫AI应用工程师了，当然我们还是有些优势（优势在哪...），所以我们要尽快地做些东西出来。 ...

润色了一下，这个简历还有救吗，春招还能上岸吗😭经历秋招洗礼，感觉运气>>实力

首先必须提Trae，这哥们儿编程效率真是拉满了。比如昨天我写Spring Boot项目，要搞个数据库连接池配置，正头疼呢，打开Trae的编辑器，它直接给我推荐了优化代码片段，还自动补全了依赖——省了我至少半小时折腾，简直像开了挂。界面设置也挺清爽

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...