1. 详细介绍一下你在热成像项目或车库项目中的技术架构和你负责的模块？答案：系统整体架构：硬件平台、操作系统选型、模块划分个人负责模块：具体功能、技术难点、解决方案模块间通信机制：IPC方式、数据流设计性能指标：帧率、延迟、资源占用遇到的问题和优化经验2. 如何设计一款运动相机的嵌入式软件架构？需要哪些核心模块？答案：硬件抽象层：Sensor驱动、ISP控制、编解码器接口媒体处理层：视频采集、图像处理、编码、存储算法层：防抖（EIS/OIS）、HDR、降噪、畸变矫正系统服务层：电源管理、热管理、文件系统、网络服务应用层：模式切换、参数配置、WiFi控制、APP通信中间件：多媒体框架（GStre...

时间过得真的好快啊，五个月一眨眼就过去了。本来之前打算run的，但考虑到被迫休学了，学籍过不了审批，而且部门里面的人都很好，索性就一直留下来了。虽然没做过什么太难的需求，但这几个月真的学到了很多。部门里的人技术都很强而且很有耐心，靠着看文档看代码和问他们，也是受益匪浅。团，秋招有缘再见👋我的下一段征程会在哪呢

女朋友最近拿到了字节的产品offer，作为男朋友，第一反应当然是替她开心，但开心过后，我自己却陷入了一种莫名的焦虑和失落，这就意味着我们要异地一段时间，而且她工作肯定会接触到很多优秀的人，我有点没安全感。我知道这样想不对，但就是控制不住自己，想听听大家的看法。（我还在找实习）

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...