2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...

首先必须提Trae，这哥们儿编程效率真是拉满了。比如昨天我写Spring Boot项目，要搞个数据库连接池配置，正头疼呢，打开Trae的编辑器，它直接给我推荐了优化代码片段，还自动补全了依赖——省了我至少半小时折腾，简直像开了挂。界面设置也挺清爽

这是在向下兼容了吗，本以为牛客那些，30k侮辱价已经很装了，现在小红薯那边，都本科开始逐渐接受12k了😅😅😅

在嵌入式面试中，C 语言几乎是必考内容。不同于普通应用层开发，嵌入式 C 更强调：底层原理理解内存与资源控制编译链接过程硬件相关机制可重入与中断安全优化与代码规范下面整理 20 个嵌入式 C 面试中极高频的问题，每个问题都附带考察点说明，方便大家针对性准备。（注意：本文只列问题，不提供答案。）1. 请详细说明 volatile 关键字的作用及使用场景。考察重点：编译器优化机制寄存器缓存问题中断变量共享多线程可见性硬件寄存器映射面试常见延伸：volatile 是否能保证原子性？volatile 和内存屏障的区别？2. static 关键字在 C 语言中有哪些用法？分别有什么作用？考察重点：局部 ...