禾赛科技 嵌入式开发（操作系统）面经⚜技术是真的过硬啊，秋招嵌入式被拷打的最狠之一。原定45分钟，拷打一个半小时，涉及知识面特别广，实际问的比这还要多，记忆有限。不过也无后续，但也没挂，估计在L3缓存里面吧⭕一面（9.18）1. 自我介绍2. 项目介绍3. 有没有测量IMU精度4. 串口有几根线，中断配置？5. IIC有几根线？讲一讲怎么通信？详细说一下读取寄存器的流程6. 说一说任务有哪几种状态？就绪和阻塞的任务放在哪里？放在同一个链表上面吗？7. 任务怎么进入阻塞态？（主动挂起，被强占，争取不到资源等）8. 说一说死锁？9. 怎么解决死锁问题？（获取不到锁的时候，释放本身的资源）10. 有...

随便投了十多个，全是不合适是不是简历太拉了被查看是0是什么意思啊简历都没看就给我不合适了吗

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 ...