浅谈一下，个人理解跑路互联网几大岗位学习路径🎇非技术岗产品+运营：业务八股，主要是实习，办公软件使用，软实力更多一点，学历和实习其中产品需要：prd，原型图，sql入门就行，主要是查询语句，几个小时的速成即可，excel的vlookup等，从0-1入门产品经理的网课，运营需要：主要还是偏软实力的运营相关课程数分：sql（黑马，python，bi画图工具+业务八股，ab实验之类的，也是主要是实习，学历和实习 40hAi产品：python，pytorch，机器学习，深度学习理论与实战，大模型相关基础知识，transform架构和知识，业务知识 学历和实习 60h风控策略：s数分的技能点还要对应的信贷的业务知识背景 学历和实习🔧技术岗：学习门槛比较少的搜广推，python，pytorch，spark，机器学习+深度学习，小土堆，李沐，吴恩达，李宏毅，王树森推荐系统，kaggle项目， 学历和实习 80h风控算法，python，机器学习和深度学习，相关业务知识和项目 80h数开数仓：java，python，linux，sql，这些是基础的，进阶的：hadoop，hive，spark，kafka，flink，zookeep，数仓建模理论，阿里大数据，bi，tb可视化，几个项目，尚硅谷或者黑马，可选的：redis，hbase，monggodb 200h大模型应用开发：python，java，机器学习深度学习，rag，mcp，agent，langchain，langgraph，大模型微调 150h大模型算法：学历实习论文，python，机器学习和深度学习，nlp，损失函数、数据处理，预训练，大模型结果评估，监督微调sft，人类偏好对齐rlhf，高效微调lora等，强化学习，经典的大模型架构，例如gpt，qwen，创新的架构，框架应用，性能优化deepseed，模型量化，检索增强rag，agent，其他：模型压缩，技术报告 300h （校招故事会）核心精简版：python，机器学习和深度学习，llm的前置知识和理论，transformer，预训练的知识，tokenization，rope，归一化，flashattention，后训练，sft，lora微调，rlhf，rag，agent数据科学数据挖掘：低配版算法，sql，python，机器学习和深度学习，业务知识开发大类（含前后端测试）：暂未整理全部都是：一两个项目，学历，专业尽量对口，跨专业也可以，主要看实习，大模型这一块还看论文，八股，有代码的还要准备手搓代码，力扣hot100，然后刷实习

考研已经出分了吧？有人欢喜有人忧。但我想说：分数只是一站，考研并不是唯一选择，人生还有很多赛道。​如果你：对结果不满意，不想二战内耗； 想过直接就业，但又怕小厂没发展； 渴望进大厂学技术、攒经验，却担心门槛太高…… 华为OD，可能是你没想到的“最优解”。为什么适合考研转战的同学？✅ 时间友好：流程快，从投递到offer，最快2周搞定（吹了点儿小小牛逼），不耽误你春招黄金期。✅ 项目成长：接触菊厂真实项目，边干边学，比读研更“实战”。✅ 不限经验：对于无工作经验的人选薪资也没有外界部分公司那么苛刻，且岗位稳定性远超部分企业——去年招聘中，不少应届生遭遇裁员，这类稳定属性格外加分。我们不等“完美的...

职场从来都不存在什么公平，雇主通常都是优势方而雇员是弱势方（行业大神除外），再加上我们国家人口众多，所以很正常的，公司作为雇主在面试应聘者的时候都是趾高气昂、高高在上（面试过n家公司的在一旁泣血控诉）。人有三六九等，公司也有三六九等，而面试官也有，有不少渣渣公司在面试求职者的时候，往往瞅准了求职者急于找到工作的心理，用各种手段把求职者耍的团团转，最后求职者还得对他们说一句：谢谢！下面是几种求职者经常会遇到的坑:第一种：打着招人的幌子实际上是为了解决公司项目上遇到的技术难题在我们求职过程中，有的公司动机不纯，通过各种理由欺瞒，将求职者在面试时的经验成果据为己有。最常见的就是以笔试为名将项目里遇到...

2.1 异常 vs 中断（务必掌握）什么是异常？什么是中断（Interrupt）中断就是 让 CPU 暂停当前任务，优先处理紧急事件 的机制。CM3 的所有中断机制都由 NVIC 实现。虽然 CM3 是支持 240 个外中断的，但具体使用了多少个是由芯片生产商决定。CM3 还有一个 NMI（不可屏蔽中断）输入脚。当它被置为有效（assert）时，NMI 服务例程会无条件地执行。类型示例优先级范围调度者系统异常（Exception）Reset、HardFault、SysTick、PendSV固定内核外设中断（IRQ）USART、TIM、DMA、EXTI 等可配置NVIC在 ARM Cortex-...