一面自我介绍挖项目、问得很细，说做了什么，遇到什么难题，怎么解决、为什么这么做，具体细节等等。中断执行流程如何配置 GPIO 口输出高电平IO 口推挽输出的内部结构IIC（I²C）通信协议I²C、SPI 协议相位如何设置RS232 和 RS485 的区别未接收到串口数据，如何查错CAN 总线仲裁机制ADC 原理，转换有哪几个步骤堆区和栈区的区别栈的作用全局变量、静态变量存储位置data 段与 bss 段的区别static 全局变量和局部变量分别存在哪里编译后数据有哪些存储位置C 语言编译的完整过程大端与小端的区别strcpy 和 memcpy 的区别sizeof 和 strlen 的区别字节对...

想找个日常实习，投了300加，目前还没有一个约面的，孩子已急😭😭😭，是简历的问题吗

Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...