二面强度非常大，面试官很nice，但问题一个比一个狠。项目聊了将近20分钟，然后直接进入硬核八股，最后手撕。整体节奏很快，八股没答好直接挂，手撕写出来了但没解释清楚，属于死在细节上。题目如下，附个人分析，希望对备战字节的同学有帮助。题目列表自我介绍项目深挖20分钟（重点问了架构设计和技术决策）FreeRTOS调度器的实现原理，抢占和时间片轮转的本质区别FreeRTOS有哪些同步原语，互斥量和二值信号量的区别同优先级任务是怎么调度的优先级反转的完整场景，FreeRTOS怎么解决，能完全解决吗死锁的四个必要条件，嵌入式系统里怎么预防ARM Cortex-M中断处理，硬件自动压栈了哪些寄存器原子操作...

给时间时间 终会梦想成真的🥺那就努力努力再努力🤲

大学前两年天天玩，高数还挂了，从去年9月份到现在一直在学Java，今天把简历做出来了，项目学了很多，但是有些部分是只过了一遍，挑了几个放简历上了，要应付面试的话还得好好准备第一个问题，这个简历，大佬们有什么修改建议吗第二个问题因为我们学校5月份有个学校安排的实习，具体好像是硬件方面的，感觉很水，我自己想申请自主实习，现在是准备面试到什么时候开始投递呢第三个问题我们后端开发如果想去央国企的话是不是都要求硕士啊，然后央国企有什么需要特别准备的吗，跟私企的招聘有什么区别感谢各位大佬，祝大家都天天开心，发大财

1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...