1.自我介绍面试官好，我换个角度介绍一下自己。一面主要聊了技术细节，这次我想说说我对嵌入式开发的理解和职业规划。我选择嵌入式这个方向，是因为喜欢软硬结合、能看到实际产品的感觉。相比纯软件开发，嵌入式更贴近硬件，需要考虑资源限制、实时性、功耗等问题，这种约束反而让我觉得有挑战性。特别是嵌入式AI这个领域，如何在有限的算力和内存下实现智能功能，这个问题很吸引我。技术上，我主要用C++做开发，熟悉Linux系统和交叉编译，有模型部署的实际经验。在项目中遇到过性能瓶颈、内存不足等问题，通过优化算法、使用硬件加速等方式解决。这些经历让我理解了嵌入式开发的特点：不只是写代码，还要理解硬件、优化性能、权衡...

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

是简历有问题吗

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...