西安华为od招聘，加班少

项目本科学的课程对项目的帮助，理论如何指导实践？所用芯片的ram，flash是多少？freetos是你移植的吗？任务响应延迟降低30%是说裸机和freertos之间的区别吗？为什么引入看门狗？程序卡死之后有没有读寄存器或栈信息定位问题？看门狗周期是多少？谁去执行喂狗操作？看门狗底层有了解吗？对SPI的了解？使用SPI通信有没有遇到过一些困难/奇怪的问题？姿态角解算算法迭代完成了哪些内容？如何优化双环PID的？讲一下双缓冲DMA用最小二乘法整定参数，这些数据是从哪来的？git别人先提交了，push的时候产生冲突了怎么办？有没有办法规避冲突？说说freertos的任务调度？任务之间通信有哪些方法？...

没想到挂了还有感谢信啊哈哈哈哈啊哈哈啊哈哈

一般情况下，我们聊到“大模型的量化”，想到的大概率是“把FP16转成INT8或INT4，从而降低显存、加速推理”。其实我觉得工程上没毛病，因为很少有人会去探索啥玩意是量化，但你要是放在算法岗的面试上，这样通常是不够的。面试官往往会继续追问：精度明明降低了，模型为什么还能正常工作？什么时候量化会失效？如果这时答不上来，基本就已经失分了。（我的答案放在文末）要把这个问题讲透，可以换一种更有层次的表达方式，从“是什么”到“为什么”，再到“什么时候不行”和“怎么选方案”，逐步展开。首先，从本质上看，量化并不复杂，它做的事情就是用更少的比特去近似表达原本的高精度参数。原本一个FP16权重用16bit表示...