求大佬支招

自我介绍介绍项目提问问题？1、驱动开发部分，有没有自己做过，一些模块或者外设2、驱动开发流程，相关模型，什么机制。3、对arm芯片，服务器的启动流程了解吗？物理机从上电到os启动，经过了哪些固件？反问南京的岗位，做驱动开发的，说是注重云计算方面的公司，24年建立的，200~500人，看起来挺不错的但是面试不太理想找工作ing，记录一下面试多久能找到下一份工作

1. 你能真干活，不是打杂大厂你可能就是筛数据、整理表格、做边角料。小厂人少，你能直接做：写文案、做活动、对接账号、出方案，简历能写的东西巨多。2. 更容易出成果，更容易量化你做的事能直接影响数据，简历写起来特别硬气。3. 门槛低、好进、能快速填满空窗期有实习经历，比“在家自学AI”好看一万倍。

题目 解释 Layer Normalization 的作用，以及为什么 Transformer 使用它而不是 Batch Normalization。 一、Layer Normalization 在做什么？ Layer Normalization（LN） 对单个样本、同一层内的所有特征做标准化：先在这一层的  个神经元上算均值和方差，再对每个神经元减均值、除标准差，最后用可学习的  做缩放和平移。 设该层输出为 ：   作用：稳定每层输出的分布，减轻“内部协变量偏移”，让深层网络更好训、可以用更大学习率。 让模型能学“要不要标准化、偏到哪”，避免丢失表达能力。 和 BN 的本质区别：LN 的均...

27届，bg双非本211硕，0实习找暑期，简直是地狱难度，要么简历挂，要么笔试挂，总算有约面的最多到二面也杳无音迅，某天晚上一时冲动投了字节（因为传说中的面评机制导致我一直没敢投，本来是打算先找个中小厂填简历，等秋招再面字节）没想到顺的不可思议，第二天hr就打电话约面了tl：3.30一面，第二天约二面4.3二面，隔一天约三面4.9三面，结束后10min约hr面，hr闲聊确认到岗时间，当场口头oc回想起那段日子，真是相当煎熬的一段时光，基本每个小时都忍不住检查邮箱，效率也是真的高，我都没想到简历能被捞这么快（点名某鹅某为，到现在都还在泡池子气笑了）最大的感受就是，实习这事是真的玄学，一个月前还在为实习天天愁的睡不着，做梦也想不到一个月后能坐在宇宙厂工位上。有时候被拒绝也不一定是你能力的问题，横向竞争太激烈了。千万不要灰心，保不准哪天就柳暗花明了