本2什么时候能上桌吃饭啊

助理质量工程师🔆一面 面试官特别好，简直情绪价值拉满了 1、自我介绍 2、实习中部门机制是怎么优化并落地的？有没有遇到什么困难？怎么解决的？ 追问∶成果很好，设计前有没有分析是什么原因导致该指标很低？后续要怎么优化？ 3、遇到需要比你级别高的领导配合的情况，你怎么处理？ 4、遇到最有挑战性的事情？ 5、实习稳定性 6、职业规划 反问∶岗位具体工作场景、改进的地方（此处面试官似乎在暗示我面试过了[呃R]） 🔆二面 整体体验感也不错，没有回答好也不会打断我的话 1、自我介绍 2、问了我凑数的项目，这个项目你想达成的目标是什么？最终有达到预期吗？为什么没有达到预期？ 追问∶在项目中学习到了什么？...

本人光学工程美博，电气工程美本，美高。求职国内工作机会。 求光学工程 工作内推。技能概述光学系统设计与开发:具备在 全息干涉、光学成像 和 拉曼光谱 方面设计和实现光学系统的丰富实践经验。熟练使用各种激光光源，包括连 续波激光器、超快脉冲激光器和光纤激光器，能够针对特定应用需求进行系统优化和性能提升。 成像与光谱数据分析及机器学习: 开发了用于图像处理和重建(如数字全息重建)的定制化软件流程，集成了人工神经网络、主成分分析 以及其他统计 或机器学习方法，用于模式识别和定量分析。结合物理直觉与数据驱动方法，从大规模成像和光谱数据中提取有意义 的特征。实验室安全与合规管理:担任 实验室安全主管 长达 5 年，全面负责确保实验室运营符合校级与企业级安全规范，包括年度激光安全检查、实验 室安全评估及人员安全培训。主导并落实符合绿色实验室认证 标准的管理措施，主动识别并消除潜在安全隐患，持续 维护符合行业最佳实践的安全与合规研究环境。语言:普通话(母语)、英语流利(美国高中、本科及博士阶段全程接受英语教育)。熟练掌握 MATLAB 和 Python。科研经历：1. 用于快速抗生素敏感性测试(AST)的实时全息散斑成像系统系统设计|图像处理|机器学习• 设计并开发了基于 Mach–Zehnder 结构的全息干涉系统，实现了对液体培养环境中细菌运动的定量检测。• 实现细菌检测灵敏度提升 100 倍，成功在 103 CFU/mL 浓度开展 AST，突破传统 105 CFU/mL 的检测下限。• 构建了基于傅里叶分析与主成分分析(PCA)的实时散斑动态分析流程，用于可视化细菌的药物响应行为。• 引入人工神经网络算法对药物敏感性进行分类，并预测最低抑菌浓度(MIC)，将检测时间从 24 小时以上缩短至 3 小时以内。• 专利: 首次实现用于 AST 的低浓度全息散斑成像系统，相关专利申请已提交。2. 面向即时诊断的便携式实时散斑成像设备光机设计|光学仿真|系统小型化• 设计并组装了一套结构紧凑、成本低廉的便携式散斑成像设备(尺寸为 10 × 3 × 3 cm3)，用于现场抗生素敏感性测试。• 用 Zemax 进行光路仿真与优化，用 SolidWork 设计并打印 3D 外壳，确保系统光学对准精度和结构稳定性。• 成果: 系统检测灵敏度与实验室级平台相当，同时实现了设备体积和成本降低超过 10 倍 ;已在多种细菌及抗生素组合上完成实验验证。3. 基于全息散斑干涉的非视线成像(NLOS)光学系统设计|图像重建|傅里叶分析• 设计并搭建了基于 Michelson 干涉结构的偏振分辨全息系统，用于采集散射表面的散斑干涉图样。• 开发基于傅里叶变换的图像重建算法，从散射介质(如纸张、透镜纸)中恢复被遮挡目标的图像特征。• 成果: 验证了在浑浊环境中利用散斑干涉进行非视线成像的可行性，具备在复杂场景中的传感潜力。4. 基于有序纳米线结构的可重构随机激光与偏振成像分析纳米光子学表征 |可重构随机激光|偏振分辨检测• 设计并搭建 可重构随机激光 实验系统，采用 532 nm 脉冲激光泵浦银纳米线–染料复合体系。• 利用外加电场实现银纳米线在溶液中的可控组装与链化，动态调节散射中心排列方向与密度，从而调控随机激光的阈值、偏振度及发射强度。• 激光发射信号同步导入光谱仪与偏振相机，实现单次激发下的光谱-偏振联合测量。• 成果: 展示了通过电场诱导纳米线结构重构，实现随机激光发射性能增强与偏振可调控;为无序光学系统的功能化设计和可编程光源开发提供新方法。5. 二维材料的偏振分辨光致发光特性研究材料表征|PL 光致发光成像|径向偏振控制• 构建并优化了一个配备径向偏振转换器的自定义光学系统，用于探测二维材料的偏振响应光致发光信号。• 分析材料在 Z 轴方向的出射偏振分量，从而评估其各向异性与晶体对称性。• 成果: 揭示了单层材料在 Z 轴方向的偏振响应特性，为新型二维光电子器件的设计提供物理依据。6. 用于细菌鉴定的拉曼光谱系统SERS 系统优化|光谱特征提取|机器学习分类• 优化了表面增强拉曼散射(SERS)系统配置，有效增强了细菌拉曼信号。• 构建了完整的光谱预处理流程，包括基线校正、噪声滤波与主成分分析(PCA)，以提取稳健的光谱特征。• 应用机器学习分类器(如神经网络)对细菌种类进行判别。• 成果: 实现了高准确度的细菌无标记分类，为快速临床诊断建立了基础。7. 可现场部署的植物病害漫反射光谱监测系统便携设备操作|神经网络分类|早期病害预测• 使用智能手机控制的便携式漫反射光谱仪，采集田间马铃薯叶片的反射光谱。• 建立并训练神经网络模型，对晚疫病的感染阶段进行判别，实现病害早期预警。• 成果: 可在可见症状出现前最多提前 9 天检测病害 ，有效提升农业干预的时效性与准确性。8. 跨学科合作科研项目跨领域协作|光学表征|传感技术• 与来自多个院系的研究生和教师合作，参与并推进多个交叉科研项目，提供实验操作与数据分析支持:– 颗粒计数:协助设计并校准用于空气和液体颗粒检测的光学系统。– 拉曼与光致发光传感:支持系统搭建、信号采集及光谱数据处理，用于生物分子和纳米材料的检测。 – 二维材料表征:参与对单层和多层二维材料的光学与偏振性质分析。– 半导体表征:协助进行半导体样品的光学性能测量与光谱分析。• 成果: 通过在光学设计、数据处理与跨领域沟通中的积极参与，提升了项目执行质量与研究成果的综合水平。

一、从“写死循环”开始的时代早期的嵌入式系统，大多数开发者都从裸机程序开始。程序结构简单：初始化硬件、进入 while(1) 循环，不断执行任务。这种方式逻辑直观、上手容易，适合学习硬件驱动和外设控制。在 8 位单片机时代，这种开发模式几乎可以满足一切需求——传感器采集、简单通信、LED 控制、按键检测，全靠主循环+中断完成。但是，随着设备功能越来越复杂，裸机开发的局限开始显现。全网最全面的嵌入式八股文专栏：https://www.nowcoder.com/creation/manager/columnDetail/mPZ4kk二、裸机开发的困境1. 任务越来越多，主循环变得臃肿过去只有一个传...