cpp还是Java

面完秒过，显示当前状态HR面。真就走过场啊😦周一下午约面………………2025/3/14 19:50 十几分钟介绍一下MIT6.824项目里的raft协议（学习过程，核心思想）leader选举里检查日志一致性怎么做的？你说只投票给一个人，那有更新term的投票请求来会投票给他吗？介绍一下快照机制（大体流程）什么时候会发送快照？介绍一下切片在线迁移？切片怎么哈希的？（lab默认mod，可以一致性哈希优化）平常写cpp吗？（课设，做题）未来规划…………………………第三面说是交叉面，被🕊️了两次，今天还要提前面。像走过场一样很草率的十几分钟就结束了。我也懒得反问了。

个人背景：中9本硕，一段轻舟实习，无顶会但有Kaggle 3D Detection银牌投递清单及进度小米汽车感知算法工程师Offer3.5笔试→3.12技术面→3.20HR面蔚来量产感知算法二面挂简历评估2周→3.8一面→3.15二面理想汽车BEV感知研发终面待定3.1笔试→3.10技术交叉面小鹏汽车场景语义理解已OC免笔试→3.6直接两轮技术面元戎启行端到端模型研发二面3.13投递→3.20一面MomentaOccupancy算法一面挂3.3笔试→3.18技术面面经分享1. 小米汽车一面大概一个多小时开始是5分钟左右的自我介绍（自己提前准备好了PPT）二叉树最大路径和（变种）+ 多相机标定矩...

#牛友打假中心#当年高考完填志愿的时候，人家就跟我说：“自动化专业啊，就是万金油，啥都学，啥都不精~”我不以为意，然后就发现本科的时候弱电也学一点儿，强电也学一点儿，计算机也学一点儿，电子信息也学一点儿，机械也学一点儿，电气也学一点儿，机器人也学一点儿……后来保研选择了继续留在控制系，控制科学与工程专业，本以为会精进我的研究，没想到单单学院里划分的领域，就包括了：控制理论、机器人技术、机器人控制、视觉CV、硬件设计、生物医学、电气工程、新能源、物流管理……控制科学与工程的核心是系统建模、优化与自动化，理论上可应用于工业、航空航天、生物医学等多个领域。然而，其交叉学科属性既是优势也是陷阱：课程设置庞杂：学生需学习数学建模、信号处理、机器学习、嵌入式开发等多领域知识，但容易陷入“样样通，样样松”的困境。许多院校课程停留在理论推导，缺乏与行业需求接轨的实践项目；研究方向分化严重：部分高校仍聚焦传统工业控制（如PID算法、PLC编程），而另一些则包装为“人工智能控制”“智能机器人”，实际研究内容与计算机科学、电子信息工程高度重叠，导致学生竞争力非常非常不明确。当然，导师也是非常重要的一环，“得益于”这一领域下研究方向的复杂性，很多导师也啥活都接，拿我举例子，读研期间给导师搞了无篇论文，分别的研究方向是：自然语言处理、多机器人调度、机械臂控制避障、点云配准、本体知识图谱推理……不过嘛不过嘛，也不是无解，注意如下四点吧：方向选择重于学校排名：优先选择与产业界合作紧密的课题组（如工业机器人、智能驾驶），避免陷入纯理论“纸面科研”；技能树需“软硬兼修”：强化编程能力（Python/C++）、掌握ROS、MATLAB/Simulink等工具，同时积累硬件开发经验（如FPGA、嵌入式系统）；就业早规划：若志在互联网，需补充数据结构、深度学习等计算机核心课程；若深耕制造业，需熟悉SCADA、MES等工业系统；警惕“伪交叉学科”陷阱：部分院校为蹭热点将传统控制专业简单嫁接“人工智能”概念，需仔细调研导师实际课题方向和毕业生去向。

1.1.蔡基姆拉尔森计算公式又称蔡氏公式，计算星期几的方法蔡基姆拉尔森计算公式（Zeller's congruence），又称蔡氏公式，是一种计算星期几的方法，公式如下：蔡基姆拉尔森计算公式（Zeller's congruence），又称蔡氏公式，是一种计算星期几的方法，公式如下：[w = (d + 2m + 3(m + 1) \ 5 + y + y \4 - y \100 + y \400) \bmod 7]其中：(w)表示星期几（(0)代表星期日，(1)代表星期一，以此类推）；(d)表示日期；(m)表示月份（(3)代表三月，(4)代表四月，以此类推，把一月和二月看成上一年的(13)月和(1...