领导眼里的好员工背地里竟是这样

1.如何选择行业？喜欢的行业。这个其实很简单,就给自己一个月的时间,去深入了解这一个行业,如果你听一些专业课或者学习专业知识完全不感冒,那就及时止损,其实工作多多少少还是与爱好挂钩,即使不是那么热爱 也不会有太多厌恶。2.选好热门行业虽然统属于嵌入式,但是嵌入式这一整个生态也是遍布各行各业，选择一个热门或者未来有前景的行业去干去投。如果细分方向 从上位机QTC++ 到单板的RTOS 到Linux 应用 Linux 驱动 还有一些中间件 集成 细分某个技术都会有专家岗 BLE/WIFI/音频编解码 等等...实际上某一个技术单独拿出来就是一个岗,最主要还是去选择行业 因为如果行业背景匹配 你跳槽...

上班后，才发现大学的课程白学了。回想起刚上大一的时候，各种满课，各种水课，因为是刚进入大学，以为跟高中一样，每次都会去准时上课，大家刚进入大学的时候都是认真听课，发现玩手机老师也不管之后，就慢慢开始玩手机了，于是一整节课都不听，但是还是必须得上，因为还是害怕点名，慢慢到了大三后才发现，上了那么多水课，不如人家有规划的逃课去图书馆学习某一门技术，然后大三开始实习，到大四秋招的时候找到一份很不错的工作，而不是上那些水课，然后刷一节课的抖音，或者两把铲。很多的水课虽然是占着学分，必须要修，但是其实只要期末的时候买两套卷子刷一刷就能拿到学分，然后只要卷面分通过了，老师不会卡你的，还有某些专业课，四大件（计组、计网、数据结构、操作系统）、数据库，这些课是很重要的，但是老师讲的其实不如自己跟着网上学习资源自己学习，尤其是数据结构这门课，我感觉是最重要的。最后还是希望大一大二的同学们尽早选择一个方向学习，然后自己想办法出去实习，如果是考研的话，提前学习一门技术也是给自己一个保底，不至于到时候没有上岸，技术什么也不会，导致找不到一份工作了。

# 人工智能入门：从零开始学习机器学习## 什么是机器学习机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机系统能够从数据中"学习"并改进性能，而无需显式编程。简单来说，机器学习算法通过分析大量数据，自动发现其中的模式和规律，然后利用这些知识对新数据进行预测或决策。与传统编程不同，在机器学习中，我们不是直接告诉计算机如何解决问题，而是提供数据和期望的输出，让算法自己找出输入与输出之间的关系。这种数据驱动的方法使机器学习特别适合解决那些规则复杂或难以明确描述的问题。## 机器学习的主要类型机器学习通常分为三大类：监督学习是最常见的类型，算法在带有标签的训练数据上进行学习，即每个输入...

实习项目提问用的模型参数量有多大？Prompt engineering的方法？有没有自动化的方法？有什么方法避免出现安全问题和幻觉问题？Transformer结构decoder部分训练和推理有什么区别？decoder预测时i位置预测出来了，然后预测i+1位置，那么是用i位置的token结果还是概率结果？为什么？Decoder only参数量估计FFN中一般把d扩大到多少？KV-cache的空间复杂度为什么用MMOE？从scaling law的角度去回答code：编辑距离