海康威视硬件面试

一面(30分钟)

1、自我介绍,项目自己做了哪些内容。

2、测过纹波吗?为什么核电压要求纹波低于20mV,实测达到要求了吗?

3、Buck-boost电路拓扑,那画一下BUCK的拓扑。

4、电源设计的拓扑,电源设计考虑哪些点?

5、用过什么晶振,有源和无源有什么区别。

6、没做过硬件实物的性能测试吗?。

7、PCB是自己画的吗?百兆网布线要求。

8、电源布局布线要求。

9、讲一下IIC,IIC的建立时间要求多少?。

10、国产化选型,对那些进行了选型,比较过几种方案。

11、自己焊接过哪些东西。

12、有什么兴趣爱好。

反问:

1、工作内容

2、面试流程

#发面经攒人品#
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02-14 17:26
门头沟学院 Java
入职初期,我对公司硬件相关业务完全不熟悉,专业知识储备不足,工作效率偏低,遇到问题只能频繁向他人请教。我的日常工作主要负责功能测试、手工测试,以及执行测试开发编写的测试脚本。刚入职的一两个月,我一直处于被动执行任务的状态,因为工作繁忙急于赶进度,遇到问题没有先独立思考解决方案,就直接求助同事,这种做法不利于自身成长。同时,我没有主动向导师反馈工作进度,大多时候都是被动等待导师询问;也缺少问题闭环意识,发现问题后没有主动跟进直至解决,这些都是我工作中的明显不足。在人际交往方面,我性格偏内向,团队融入做得不够好。日常只和组里的实习生、有业务往来的同事交流较多,与无直接工作对接的组员几乎零沟通,上下班偶遇时也因不知所措没有主动打招呼,人际相处比较被动。总结一下,我觉得如果在一家公司想要转正,必须做到下面这几个点,第一不再做单纯的任务执行者,工作时加入独立思考,主动琢磨工作提效的方法,把任务完成得更完善;第二,主动向导师汇报工作进度、沟通工作难题,遇到问题先自主思考,再针对性请教;第三,树立问题跟进意识,发现问题后主动跟踪处理直至闭环;第四,主动突破性格局限,多和组内所有同事沟通交流,积极融入团队,维系融洽的同事关系。最后想请教一下大家,是怎么和组内其他没有啥业务交流的同事相处的,我感觉如果和他们没有业务交流的话,不知道和他们怎么相处
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本人最初是误打误撞进入了 SRE 这个赛道,但是也从最开始的小白一直到现在对这个领域有了一定的见解,也希望能给一些迷茫的同学分享一些经验吧,全篇大白话通俗易理解1.SRE 岗位是干什么的大多数大厂应届生工作内容主要是:业务运维,会跟业务对接,处理业务相关的问题,处理工单,排障,做预案等,还包含 on call 值班,处理对应负责业务的告警内部平台/工具 自动化开发,资源治理,容量规划,监控告警,CI/CD 等等相关的开发,技术栈主要是 Python/go,部分有可能会做 aiops 相关,目的基本都是提高运维效率故障演练和应急响应,进行故障演练,确保在系统出现问题时能够迅速响应和恢复2.在求职中, SRE和开发有什么区别?招聘投递,后端的岗位量大于 SRE,但是后端的竞争会相当激烈,就个人经验而言,SRE 竞争压力会小很多,而且在大厂里 SRE 的学历要求会低一些面试,SRE 侧重于 Linux 相关(Linux 内核、shell 脚本、开源中间件,虚拟化等),后端开发的话技术栈更侧重于开发语言,还有就是 SRE 算法难度会低于后端开发薪资,对应届生而言,在大厂技术岗里,薪资主要看个人(学历,实习经历,面试表现)定级,大多数人基本都差不多,但是在顶尖那一批人里,后端开发的薪资上限会高一些希望可以给一些同学解疑答惑吧,接受 一对一咨询
软件开发投递记录
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02-26 15:38
已编辑
中国海洋大学 产品经理
秋招结束,前前后后面试了30多场,已经get3个大厂AI产品意向,还有3-4个在最后一轮流程中,算是积累了一些AI产品面试的方法论,分享给大家我最常被问的一个问题以及我的答案。【你觉得什么是一个好的AI产品?举例说明】第一,顺应基座模型,将壁垒建立在“上下文工程”上。目前市面上绝大多数AI应用,本质都是“基座大模型+上下文工程”的“套壳”产品。在模型能力本身无法自研超越的情况下,产品的真正价值在于如何获取并利用足够丰富的上下文。例如,AI会议纪要产品,如果能获取整个会议的完整音视频和参与者的笔记作为上下文,生成纪要的效果就会非常出色,相关产品有【Granola】【Plaud】。同时,这也是为什么硬件产品Looki让我觉得惊艳,它通过长时间记录用户第一视角的生活场景,为下游的视频剪辑、记忆辅助等服务提供了最丰富的上下文,这是它核心的逻辑。第二,打造真正有效“human-in-the-loop”,将产品无缝嵌入用户的工作流或生活流。一个好的AI产品不是要完全取代人,而是成为高效的协作者。现在很多产品的问题就在于,它们游离在用户已有的工作流之外,比如我作为一个学生和产品经理,日常的调研、写作、学习等任务,用Gemini或GPT在不同窗口间切换复制粘贴就能完成,现有的垂直应用并没有真正打通“端到端”的流程,无法让我形成付费依赖。第三,对时机Timing有精准的判断。一个好的产品不仅要看市场需求,也要认清技术边界。不能在错误的时间做正确的事,过于前卫的想法往往会失败。Cursor就是一个很好的例子,它在AIcoding这个赛道还未像今天这样火热时就已经入局,建立了先发优势,现在其他公司再想做一个同样的IDE,时机和成本都已不同。目前市面上很少有让我愿意付费的AI产品,不付费又何谈“好”。大部分所谓的AI功能,尤其是在一些成熟的大厂产品里,更像是“为了AI而AI”,并没有从核心商业指标或用户痛点出发。相比之下,我认为真正好的产品,要么像基座大模型一样,成为不可或缺的基础设施;要么像我提到的Looki那样,通过创新的软硬结合方式,在“上下文工程”上做到极致。
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