FAE面试后的自我反思

       自从2012年7月份毕业到现在已然四年,时光好快。第一份工作是台湾芯片原厂的驻厂FAE,三年半的时间里,每天琐碎的现场事务压得自己喘不过气,以致后来那么想逃离,也曾怀疑自己是否还可以静下心来好好做一件事情,就这样很草率的换了工作,从嵌入式转到Android开发,半年来也是一直不停的做项目,当有不错的机会还可以做回FAE时,内心那么想抓住。

       面试过程中面试官有关之前FAE工作情况还是现在Android开发工作的的提问都让我意识到一个问题:如果说第一份工作公司环境没有养成一个好的工作习惯,那么新工作其实是相对于FAE有了更多个人可以支配的时间,我还是没有深入去思考问题。唯一的改变是心情已经没有那么糟糕,生活更加规律。而我存在一个更加严重的问题就是总是习惯于忙碌的状态,一个项目接一个项目的去做,缺少总结和深度思考。我想这才是一个可怕的问题,如果个人支配时间再次变少,即使有一个规范又良好的公司环境,自己就能走上正轨吗?真正需要改变的是自己的状态,如果这些没有做好,是否可以就职是一个问题。

       然而事与愿违,我显然还没有做好准备。


### FAE面试常见技术方向问题及解答 #### 关于RESTful API设计的理解 在现代软件开发中,RESTful API的设计是一个常见的主题。对于资源的操作通常包括获取、创建、修改和删除,这些操作分别对应HTTP协议中的GET、POST、PUT和DELETE方法[^1]。 ```python import requests def get_resource(url): response = requests.get(url) return response.json() def create_resource(url, data): headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.post(url, json=data, headers=headers) return response.status_code def update_resource(url, data): headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.put(url, json=data, headers=headers) return response.status_code def delete_resource(url): response = requests.delete(url) return response.status_code ``` #### 对位操作的理解及其应用场景 位操作是一种底层编程技巧,在嵌入式系统或硬件驱动程序开发中尤为重要。如果应聘者提到位操作的应用场景,则可能表明其具有汇编语言背景或是希望转型到新领域的高级语言开发者[^2]。 ```c #include <stdio.h> void set_bit(int *num, int position) { *num |= (1 << position); } int check_bit(int num, int position) { return ((num >> position) & 1); } ``` #### Faster R-CNN的工作原理概述 Faster R-CNN作为一种经典的两阶段目标检测算法,主要由四个部分组成:主干卷积网络用于特征提取;RPN(Region Proposal Network)负责生成候选区域并通过softmax分类anchors为正负样本;边框回归进一步优化候选区域的位置精度;最后通过ROI Pooling层处理候选区域并送入全连接层完成最终的类别预测与边界框调整[^3]。 ```python from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.models import Model input_layer = Input(shape=(None, None, 3)) conv_base = Conv2D(64, kernel_size=7, activation='relu')(input_layer) rpn_output = ... # Define the Region Proposal Network here. roi_pooling = ... # Implement ROI Pooling layer. classification_head = Dense(num_classes, activation='softmax')(roi_pooling) bounding_box_regression = Dense(4)(roi_pooling) model = Model(inputs=input_layer, outputs=[classification_head, bounding_box_regression]) ```
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