CVTE面经分享记录，摘自优秀牛油4月投的驱动开发实习，现在给我面试...也算是第一个面试了，感觉有些不是常规八股。1.内核是如何启动驱动的2.内核是如何与用户层进行交互，（回答比如说系统调用，共享内存），举一个系统调用的例子，（回答read），具体是   怎么实现的，系统调用是怎么进入内核的，最终调用的是内核的什么接口。3.I2c和spi的优劣，分别几根线，作用4.Uart波特率有哪些，项目中串口传输（也可能是指I2C）的数据包是什么格式的，怎么确保不丢包，怎么确定接收到的     就是想要的数据5.Main函数和中断中如果都用到了同一个函数，有什么值得注意的，如果都用到一个全局变量那6.使...

 #那些年，我收到的‘奇葩’回复# 

可能也是我菜没想到比小厂都上手快 上一段小厂实习改了一段时间的样式才让我写其他的 现在已经在做比较核心的任务了好难啊 什么术语都听不懂 流程也不清楚 每天都抓耳挠腮坚持 坚持 已经来了两周了 再坚持一两个月 春招就有优势就明朗了吧为什么忙忙碌碌这么久都没有收获 而别人幸运地一下就进大厂了呢 明明水平差不多 而我努力这么久只有一个烂offer还拒了面试真的很靠运气啊不公平的不止有家境还有运气

面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...