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一整个面试下来，感觉正浩的技术面真的很扎实！趁热乎整理一波面经（纯干货版），希望能帮到准备面试的学弟学妹们～ 【结尾有血泪总结建议！】🔧 【一面 · 硬核技术面】面试官问的非常细致深入🔥，主要围绕电源知识，我总结出的题目供参考：1为什么相同载波频率下，单相全桥用单极性倍频比双极性调制，变压器发热少？2为什么光靠软件死区不够可靠？（死区门道多啊！）3MOSFET vs IGBT，优缺点怎么选？（器件基础）4LCL滤波器咋设计？（公式忘了，幸好说清了关键参数影响😅）5LC vs LCL滤波器区别？6逆变器输出电流THD从3%降到2%以下，你会改啥？7Boost拓扑和输入输出关系？（基础中的基...

如题，今天微信上面问HR多久能发offer，结果HR问我方不方便接电话，其实当时鼠鼠就能感觉情况不对劲了，HR说offer审批要给部门的leader审核，结果审核的时候leader感觉我还是不太合适（也没说哪不合适），然后审批就失败了HR说后面会努力再帮我申请一下，但我感觉说的是些安慰人的话吧，毕竟第一次都没通过后面怎么可能会通过呢其实如果面试过程中把我挂了我都不会这么难受，但是面了整整四面到头来还是没走到最后一步，鼠鼠知道HR面也可能会挂人但是没想到自己居然真的这么倒霉，投个日常实习也能在HR面挂掉唉，无语凝噎了

前端彻底被AI替代了？？

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...