虹科电子内推虹科电子面经

快四十分钟~1.实习项目拷打1，前面一个还好。问的挺深的，10min2.实习项目拷打2，这个是我太菜了，没了解全，一个优化接口 15min3.Agent框架的探讨 10min4.反问 5min---面试官人很好，给我项目两个点拷打的要寄了，也是自己没完全了解清楚，用AI写完，测完就结束了

这是我的简历，已经快五月了还没找到实习，非常焦虑。现在正在学习agent，这样会更容易找到实习吗？

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

很多人写嵌入式简历，最容易堆上去的词就是 UART、SPI、I2C、CAN、以太网、Linux 驱动、BSP、FreeRTOS、DMA、中断。这些词本身当然没错，问题在于只要简历里出现得够多，面试官通常不会再按“名词解释”的方式问你。现在更常见的追问方式，是挑一条你项目里真实存在的数据链路，从外设收发开始，一路往上问到中断、DMA、缓存、任务切换、驱动接口、异常恢复、日志定位，再回到为什么这样设计。答得出来，说明你真做过；答到一半就散，说明大概率只是配过、调通过、抄过一版能跑的代码。最近公开面经、岗位要求和讨论里反复出现的几个方向也很一致：Linux、RTOS、驱动/BSP、C/C++、通信协...