AI能生成基础的外设驱动代码，但它不懂实际硬件的电路设计、传感器的时序特性，更没法解决现场调试中遇到的各种奇奇怪怪的Bug。比如ADC采样干扰、SPI通信丢包、RTOS任务死锁，这些都需要对硬件底层、电路原理、代码逻辑的深度理解，是AI学不来的。还有项目的需求拆解、架构设计、工程化思维，这些需要经验和对业务的理解，AI也替代不了。对我们嵌入式人来说，可以把硬件和软件吃透

用真实数据拆解当代大学生就业的结构性矛盾 一、整体就业大盘：总量压力空前，优质岗位严重不足 2026届全国普通高校毕业生规模再创新高，叠加往届未就业、海归及职场回流人群，就业市场供需失衡进一步加剧：   📊 毕业生总数：1270万人（同比+48万，连续8年破千万）   👥 全年求职总人数：1500万人+   💼 有效校招岗位：约567万个   ⚖️ 整体供需比：≈2:1（平均2人竞争1个岗位）   ✍️ 直接签约率（不含升学）：约55%   ⏳ 慢就业/暂缓就业：30%~45%（以考研、考公、待业为主）   📉 16-24岁青年失业率：16.5%~17.3%（仍处高位徘徊）   二、学...

本人调剂双非研上岸，已被春招结局吓哭，现求救双非研做Agent开发有出路吗？

题目 什么是位置编码？对比绝对位置编码和相对位置编码的优缺点。 一、为什么必须有位置编码？ Self-Attention 对输入做的是集合运算：打乱 token 顺序， 和  的结果完全不变。所以 Transformer 本身无法区分“谁在前、谁在后”，必须显式注入位置信息，否则“我吃苹果”和“苹果吃我”在模型眼里可以一样。这就是**位置编码（Positional Encoding）**要解决的问题。 两种思路：  绝对位置编码：给每个位置  一个向量 ，和 token 嵌入相加（或拼接）后再进 Attention，回答“这是第几个位置”。 相对位置编码：不在输入上加向量，而是在 Attent...