背景：9本28届机器人专业感觉小厂更看重你的综合项目能力，做过什么，中大厂应该就规范一些，八股，手撕，拷打简历​下面是这次的面经，主要还是问项目（之前的贴子有简历，欢迎投票指正）​1. 之前聊到PID，轮腿控制是两轮平衡车那种类型吗？讲讲你们具体PID的应用2. 这套轮腿设备是你自己做的吗？整体方案介绍​3. 你对IMU的数据处理，尤其是陀螺仪部分应该很熟悉吧？你的处理流程是什么？4. 那你后面也搞过小车的建图导航吧？具体讲讲5. 那常见的建图导航算法你应该都用过吧？6. 那你们的机械臂，是用开源的还是自己做的？7. 那机械臂的正逆解这块你也有经验吗？原理代码都熟悉吗？8. 那你们用的机械臂是什么形式的，几轴的？9. 那你在AI方面有了解吗？10. 那你自己也能做模型训练是吧？YOLO掌握到什么程度，有做过什么东西吗？11. 那深度相机你们用得熟练吗？熟悉到什么程度​反问：​1.公司主营业务​2.简历问题​3.我的半桶水水平有多少4.企业更看重什么能力​5.南京机器人相关公司情况怎么样，就业前景和生活体验以及人才引进政策呢？​感觉自己的不足：面试一开始容易紧张，每次说自己的个人信息和比赛，项目经历都口吃，应该整理文字版，逻辑清晰念熟练

大家觉得简历还是很基础吗😭（第二个项目后面打算换，第一个项目怎么样呢各位）# ？#

年终8.4w，试用期8折，需要出差啥的。

想入门模型部署，问了一下Gemini，他的回答如下，大佬们看看这路径可行吗？？？第 1-2 个月：打地基（Modern C++ & CMake & Linux）目标：能看懂推理引擎源码，能独立构建多文件 C++ 项目。核心内容：Modern C++：跟着 HKL 视频，重点吃透 智能指针 (RAII)、移动语义 (Move)、Lambda 表达式和简单的模板。CMake：掌握如何链接第三方库（OpenCV, CUDA, TensorRT），学会编写 find_package。CSAPP：重点精读 第 6 章（存储层次）。理解什么是 Cache Latency。里程碑：在 Linux/WSL 下用 CMake 构建一个调用 OpenCV 处理视频流的小项目。手动实现一个包含智能指针管理的简易内存池。📅 第 3 个月：拿手术刀（CUDA 编程入门）目标：理解 GPU 并行逻辑，能手写并优化基础算子。核心内容：核心概念：Thread, Block, Grid, Shared Memory, Warp Shuffle。实战任务：手写一个 矩阵乘法 (GEMM)。版本 1：朴素版（跑通）。版本 2：使用 Shared Memory 优化（速度提升 5-10 倍）。性能分析：学会使用 nsight-systems 查看 Kernel 执行时间。里程碑：手写一个自定义的图像预处理 Kernel（比如把 BGR 转成 RGB 并归一化）。📅 第 4 个月：炼金术（模型转换与 TensorRT）目标：把 PyTorch 模型变成 1660 Ti 上的极致推理引擎。核心内容：ONNX：学习如何导出 ONNX，如何用 onnx-simplifier 简化模型。TensorRT：掌握 trtexec 工具，学习编写 TensorRT 的 C++ API 推理代码（创建 Runtime、Engine、Context）。插件编写：尝试为一个 TensorRT 不支持的算子写一个 CUDA Plugin。里程碑：将 YOLOv8 导出为 TensorRT 引擎，并在 1660 Ti 上跑到极致 FPS。📅 第 5 个月：工业化（量化与性能压榨）目标：攻克部署最难的一环——精度与速度的平衡。核心内容：量化原理：学习对称量化 vs 非对称量化，理解 KL 散度。PTQ 实战：使用 TensorRT 的 Int8EntropyCalibrator 进行训练后量化。多线程部署：学习 C++ std::thread 或生产消费者模型，实现“视频读取-模型推理-结果渲染”的异步并行流水线。里程碑：完成一个低延迟、多线程的实时检测系统，对比 FP16 和 INT8 的精度损失与速度提升。📅 第 6 个月：破圈与冲刺（国产迁移 & 算法 & 面试）目标：将能力迁移，准备实习面试。核心内容：国产迁移：如果有条件，借或买一个 RK3588 开发板，学习 RKNN-Toolkit。你会发现，因为你有了前 5 个月的底子，这部分 2 周就能上手。算法刷题：每天 1-2 道 LeetCode，重点是数组、链表、排序。八股文复习：回顾 C++ 内存模型、操作系统基础。里程碑：整理简历，把“手写 CUDA Kernel 优化”、“TensorRT INT8 量化实战”作为核心项目写上去。