芯动科技

一面
自我介绍然后简历上写了用过gdb和git随口问了我几个gdb和git的用法。

然后是提问

Q1:Arm汇编中bl的意思

A:抱歉,arm汇编我没深入研究过,我用的平台指令集是TI自研的,但我研究过X86的汇编我推测一下。B是跳转的意思,bl的意思可能是小于跳转等于X86汇编的jl,可也能是类似x86的long jump。

这个题答案是小于跳转,没答出来但是面试官说还可以。

Q2:static 修饰的C语言变量存放在哪里,有什么作用

A:存放在data段,不会被重复初始化。

Q3:C语言变量有几种储存方式

A:存放在stack data heap bss

Q4:变量未初始化值是多少

A:stack是垃圾值,不确定,全局变量未初始化是0.

Q5: 什么是野指针

A:我认为是存放了一个不应该访问地址的指针,比如free之后的指针再次访问,访问了一个未进行初始化的指针,访问了一个函数返回的指向局部变量的指针。

Q6:外设和处理器交互的方式

A:中断,DMA,普遍嵌入式设备的外设会被映射到地址空间中,所以可以直接通过读写被映射的地址进行交互。

Q7:使用gcc编译一个hello.c的程序使用什么指令

A:gcc hello.c -o hello.out

反问环节:

Q:工作中会比较多的使用gdb吗?

A:调试会用到,看你写了所以问你一下

Q:还有有几轮面试

A:一般就两轮,特别优秀的三轮。

二面
自我介绍然后:

Q1:看你简历上写了使用fft进行信号处理,讲讲吧

A:我们控制这边是用来获取对象的频率响应特性的,就是使用频率成分丰富的信号作为被控对象的输入然后获取被控对象的输出,对输入输出信号做fft分析。

Q2:在线还是离线

A:离线

Q3 简历上写了解决了cache一致性维护讲讲这个

A:实验室用的DSP是八核的一款DSP,测试读写的时候发现自读自写没有问题,但是0核写1核读读取不到正确的数据,查阅芯片手册发现可能是cache的原因,写没有写入下一级的内存,读没有无效化cache。

去论坛看了一下相关的帖子,然后解决了这个问题。主要通过官方提供的两条指令cache_invalid cache_writeback。

读的核需要无效化cache,写的核需要writeback写到下一级。

Q4:你还写了解决了多核同步问题,怎么解决的

A:我用的芯片没有像X86提供原子指令,转而提供了一种原子外设,官方叫做硬件信号量,访问这个外设的时候是原子的,我模拟实现了一把spinlock 访问临界区的时候上锁。

Q5:了解linux吗

A:了解,增加模仿linux写过一个简易版本的操作系统内核。

Q6:我看你简历上没写啊,讲讲你这个内核吧,跑在什么平台上的,都实现了什么功能

A:跑在i386平台,用qemu模拟器模拟的。可以实现内存管理、进程创建、Sytemcall、进程调度还有一个简易版本的内核调度

Q7:从Boot开始吧,讲讲你的内核启动过程和你实现的功能。

A:i386自导bios在启动之后会从0x7c80读取第一条指令执行,所以内核需要使用链接器来修改镜像的地址。

启动后会跳转到镜像entry处的地址,这是一个初始化函数,首先会进行内存的初始化,探测剩余的内存大小,申请一块地址作为page directory,然后对剩余内存按照4kb进行分割,使用链表连接,实现内存池。

需要时向内核申请。我的进程创建时模仿linux fork实现的,利用的是写时拷贝技术,只创建一个新的栈,拷贝父进程的page directory的映射,但是标记页表为只读不写,如果写会触发缺页中断,然后进行相应的拷贝。

调度是就是在可以准备运行的进程中挑选一个可以准备运行的进程,简单的round-robin算法,后来加入了优先级调度,利用hash-map寻找优先级最高的进程。

Q8:在内存初始化中,怎么探测剩余内存的。

A:镜像在bss段的最后会创建的一个标记叫做end,可以探测一个cmos管知道总共的内存大小,可以间接知道剩余内存的大小。

答案附在面经中
全部评论
感觉佬的项目很深入基础也扎实啊 可以问一下操作系统这部分是课程设计还是其他的项目吗?
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发布于 2025-02-03 02:13 重庆

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03-23 20:11
已编辑
百度_高级研发工程师
这篇继续盘点一下后端转 AI 方向面试时,最容易被面试官“扒皮”的几个工程落地场景。全是实打实的干货,希望能帮兄弟们避坑。一、 RAG(检索增强生成)的全链路拆解面试官极其看重你怎么把企业文档变成知识库的。这块如果你只是个纯调包侠(只会调 LangChain 的 API),被稍微一深挖绝对露馅。我跟他完整勾勒了整条数据流水线:从文档解析,到文本切片(Chunking)。这里有个加分项:一定要提**“按长度切分并保留 Overlap(重叠区)”**,这样能保证上下文语义不断裂。至于向量库选型,别干巴巴地只说一个。我给出的方案是:数据量极大、分布式要求高的场景直接上 Milvus;而轻量级、或者需要和传统关系型数据强绑定的场景,用 pgvector。顺带提一嘴查询时用的是“混合检索(Keyword + Vector)”,召回的精准度会靠谱很多。二、 大模型幻觉与 Prompt 约束兜底面试官必问:大模型胡说八道、乱承诺怎么办?对付这个,咱们后端有常规的三板斧:控参数: 调低模型生成时的 Temperature 参数,直接把发散性和创造性压下来。强指令: 在 Prompt 里加入极其严格的系统级指令兜底(比如:“如果你不知道,请直接回答不知道,严禁编造信息”)。引入 Few-Shot(少样本提示),给几个标准的问答 Case,把它的输出格式和边界死死限制住。三、 核心痛点:用 RocketMQ 做异步解耦与削峰AI 接口耗时极长,这是通病。面试时必须明确态度:大模型打分或推理,绝对不能同步阻塞主流程。当时的解法是:用户发消息后,聊天服务只管快速落库,然后立刻往 RocketMQ 里丢一条异步消息返回给前端。后端的打分微服务作为消费者,在后台慢慢跑,调完大模型再去更新数据库。进阶防坑: 面试官听到 MQ 肯定会追问重复消费。记得补一句:“我在消费端的 Java 代码里做了防重,基于业务主键(SessionID + MsgID)在 Redis 里做了 Key 校验,或者在 MySQL 用唯一索引兜底。坚决不能让大模型对同一条记录重复打分,浪费 Token 算力。”四、 全双工流式交互(WebSocket + SSE)解决 AI 响应慢导致用户吃灰的问题,还得靠前端流式输出。我重点聊了用 SSE(Server-Sent Events)和 WebSocket 技术,把大模型的响应“逐字”推给前端,而不是傻等到全部生成完再返回,这样能把首字延迟(TTFB)压到极致。进阶防坑: 聊流式交互必问断线处理。我们在网关层(如 Netty 构建的 WebSocket 集群)加了心跳保活机制(Ping-Pong)。一旦检测到死链接,立刻释放后端线程池资源;同时客户端配合自动重连和断点续传逻辑,保证流式数据不丢字。
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03-23 15:33
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淮南师范学院 运维工程师
base上海3.13-笔试/一面通知HR打电话来通知一面时间,同时在一面前需要做笔试。笔试分为四个部分:计算机网络基础/数学/英语选择/英语阅读/行测一共25分钟,一个部分做完才能做下一个部分,不能回退3.17-一面没问技术,全部都是深挖简历,包括实习/项目;其他的包括对华讯的了解,为什么选择华讯;为什么选择离开上一家;还有家庭情况,未来想去什么城市发展,有没有女朋友这部分只要简历说得出来就行最后面试官说一共只有两面,签的是bro形式,不是华讯本公司。3.19-二面依旧没问技术,这次我用AI记录了个人背景与求职基础类问题 2:你是通过什么渠道看到本次招聘岗位的?问题 3:实习已经结束了吗?当时这份实习是通过什么渠道找到的?问题 4:这份实习岗位有转正机会吗?为什么没有选择转正?问题 5:你实习主要在客户现场做项目交付吗?工作地点是哪里?问题 6:你的同学大多会进入什么样的公司,就业方向主要是哪些?问题 7:你是安徽人吗?未来在工作地点上有什么规划?问题 8:工作和学习之余有什么个人爱好?项目经验与实操能力类问题 1:第一个项目中,你具体负责的工作,以及遇到的有难度的问题和解决过程问题 4:项目交付有方案评审流程吗?具体是怎样的?问题 5:从未来项目交付角度,你觉得当前的流程或规范有什么改进空间?项目细节*N问题 9:怎么看待两者产品的特性、优势和劣势?问题 10:第二个项目中遇到了哪些问题?具体是怎么解决的?问题 11:项目中客户的存储网络是第三方产品吗?职业规划与认知类问题 1:你为什么想从上家离职,选择华讯?候选人提问类问题 1:公司对于刚入职 6 个月左右的员工,有什么要求或期待吗?回答:公司会根据员工的不同背景安排对应的项目,入职半年内,除了基础的技术理解,核心看重两点:一是服务意识,包括责任与担当,对项目质量的把关,以及发现风险时的内外部沟通能力;二是高效的协同沟通能力,包括与项目经理、领导、同事、客户的协作,避免闷头做事。技术和现场实操能力因背景不同会有差异,经过一年项目历练后差距会缩小,而入职半年希望员工基本能独立开展工作。问题 2:您觉得我对于这个岗位,还有什么欠缺的能力吗?回答:作为学生,目前从面试表现能看出你对网络领域是热爱的,这是做好工作的基础。公司培养员工,还会重点关注自驱力,自驱力会驱动个人技术成长、高效沟通和项目质量把控,这一能力很难通过面试完全判断,需要后续进入项目后,通过实际表现来观察和验证。3.20-HR打电话叫我提交学校就业推荐表,说是后续可能流程需要3.23-已oc
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