嵌入式到底要不要刷算法题，我面了 20 多家之后的结论是：大厂要刷，而且不能完全不刷。小公司不用在算法题上投入太多时间，性价比很低。一开始我对这个问题也很纠结。因为嵌入式岗位的核心明明是硬件基础、单片机、RTOS、通信协议、项目经验，为什么面试里还会出现链表、二叉树、动态规划？后来面得多了，我慢慢发现：算法题在嵌入式面试里，不是为了考你会不会“做 LeetCode”，而是面试官用来快速判断你的基础能力和筛选效率。真正的问题从来不是“嵌入式岗该不该刷算法”，而是：你投的公司层级不同，算法题的重要性完全不一样。一、算法题在嵌入式面试里的真实定位面试官用算法题，通常在判断三件事：你是否具备基本的数据...

年前一面通过，后面问是否考虑外包岗位，撤回的消息说的是“没办法，学历是硬性指标”，难绷那你面我干啥呢，浪费双方时间，你早说是外包岗我还接你面试干啥😂

Seed部门实习生！日薪！日薪！是5000.。。我的老天爷我没看错吧。。。人比人真是吓si人😱还是得搞人工智能还是得搞模型开发

1. 自我介绍2. 前期用 Milvus，后期切到 FAISS，可能是什么原因？答案：Milvus 更适合服务化、分布式、多租户、海量向量管理场景，提供索引管理、持久化、过滤查询、集群扩展和运维能力；FAISS 更偏本地高性能向量检索库，轻量、可控、部署简单，适合数据规模没有大到必须上分布式、但对延迟和工程可控性要求比较高的场景。如果项目早期用 Milvus，可能是为了快速验证向量库能力，支持元数据过滤和服务化接口；后期切到 FAISS，可能是因为数据量可控、线上环境更希望减少外部组件依赖，或者 Milvus 的运维成本、资源占用、冷启动、版本兼容不符合需求。FAISS 的优势是本地化部署简单...