岗位：嵌入式软件(系统方向)面试前准备：无一面：大学学习了什么知识，介绍一下做过的项目？（stm监控，arm智能家居，arm监控）围绕stm32项目：有没有想过怎么降低功耗？（没想过）那你现在想一想？问在这项目你觉得收获到了什么？你用bmp编码的程序是怎么设计出来的？你怎么检查传过来的图片是否正确？（没传错。。）那你现在想想怎么检查？arm智能家居：用什么去录音？alsaalsa你知道什么功能吗？为什么要用alsa录音？为什么选择xml文本传数据？你是怎么调用科大讯飞的语音识别功能的？你是为什么要做这个项目？arm监控：你了解到opencv底层原理吗？问除了刚刚介绍的外设还有用过什么外设吗？问...

竞赛聊胜于无，实习也没学到东西

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😂

在开发大模型（LLM）相关应用时，我们经常会遇到一个棘手的问题：随着流量的增加，原本响应迅速的 Web 服务，突然变得极其缓慢，甚至出现大面积的 502/504 超时。 很多开发者第一时间会去检查 Redis、数据库或模型推理接口，却忽略了一个架构上的隐患：你是否将 AI 接口调用直接塞进了公共的业务线程池中？ 一、 致命的“资源枯竭”：一个真实的事故现场 假设你正在使用 Spring Boot (Tomcat) 开发一个 AI 聊天机器人。你的系统接收请求并执行以下两步：  业务操作：查询用户配置（耗时 10ms）。 AI 调用：请求 GPT-4 API（耗时 5s）。  Tomcat 默认...