1. 详细介绍一下你做过的最有挑战性的项目答案要点：项目背景：产品定位、技术指标（实时性、功耗、可靠性要求）、团队规模和你的角色系统架构：硬件平台（MCU型号、主频、资源）、软件分层设计、通信方案、外设配置核心难点：遇到的技术挑战（如实时性保证、多任务调度、通信可靠性、功耗优化）及解决方案项目成果：量化指标（性能提升X%、功耗降低X mW、稳定运行X小时）、个人收获2. 项目中遇到过系统死机或异常复位吗？如何定位的？答案要点：问题现象：系统运行一段时间后偶发死机，无规律，难以复现定位手段： 添加看门狗复位原因记录，分析复位类型关键位置添加GPIO翻转标记，用示波器观察程序执行路径使用JTAG连...

最近两天国际金价忽上忽下炒的特别火热，前天晚上心血来潮就决定写一个Agent智能分析黄金市场的项目，连续工作了20小时也是完工了，刚刚花了会儿时间也是成功在github上上线了。GoldMind 是一个基于 LangChain Multi-Agent 架构 的黄金市场智能分析平台，融合 ReAct 推理框架、RAG（检索增强生成） 与 多模型协作 技术，为投资者提供深度市场洞察。系统基于 GLM-4-Plus（智谱AI）与 DeepSeek-V3 双引擎驱动，通过专用 Agent 分工协作：Market Analysis Agent 负责技术面量化分析，News Intelligence Agent 基于实时搜索进行舆情解析，Institution Research Agent 追踪主流机构观点，Investment Advisory Agent 融合多源信息生成策略建议。各 Agent 通过结构化输出实现结果融合，形成对黄金市场的全景认知。项目链接🔗https://github.com/JasonBuildAI/GoldMind球球star⭐啦哈哈哈哈哈😃附上几个前端截图，也欢迎大家提PR

早上9点准时到公司，9点10分发现工位没有一个人，原来大家都去总部开会了，但0个人通知我，路过的同事都会和我对视两眼。实习怎么做才能有好的产出，才能不被忽视啊

一、背景 大数据时代，对数据的使用分析频繁，在数仓层面对数据的管理组织都在考虑用新的技术方案实现更快速的数据计算，算力的发展是底层引擎迭代的驱动力；从最最初的MR计算框架到现在的基于Rdd的内存计算模型，再到向量化计算优化，一步步追求更高性能的计算。数据模型的发展也是从最初的银行范式建模，到现在迭代快速的维度建模反范式建模，团队发展从最初的中台团队到现在的BP模式，都在追求极致的效率。目前，在对数据模型层面对长周期的数据进行访问都在追求避免对底层明细数据的过多扫描，从而实现模型计算效率的提升。本篇重点剖析几种数据压缩方案。主要是基于二进制压缩的方案进行数据模型的压缩。 目前，在对实体进行历史周...