投的是大疆的嵌入式软件岗，base 深圳。整体感受是基础抠得很死 + 算法比一般硬件厂狠 + 项目往死里追。题目不偏一面 技术面 大概 1h面试官是组里的工程师，先过简历再上基础，最后手撕算法。自我介绍，挑一个最能体现你能力的项目讲这个项目你负责哪部分？哪个模块是你独立做的？C 里 const 和 #define 的区别？const 修饰指针的几种写法分别什么意思？sizeof 和 strlen 的区别？sizeof 一个结构体，结果跟什么有关？大端小端是什么？写段代码判断当前机器是大端还是小端内存分区讲一下，全局变量、局部变量、malloc 的内存分别在哪个区？指针和引用的区别？什么场景必须...

写点什么缅怀一下我的一年27纯血双非本可以视做双非本的打怪升级之路吧🫠。到了现在。反而没那么感慨了。可能是麻木了，也可能是释然了。也可能是对大厂祛魅了。收到三面通过的消息的时候，我的手在抖。因为已经被横向过几次了。嗯，熟悉的横向。很有意思的事情是，hr面时问到我，你觉得你和985研究生比起来，你的优势是什么…我承认，这一刻我有点力竭，我有点词穷。是的，直到现在我也在思考，我和他们比起来，我的优势到底是什么🫠写在最后。祝我们都能有好的offer。有永不停歇的勇气，坚定的走下去

1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...