1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互，前馈网络负责做非线性变换，残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂，而是信息传播路径短，长距离依赖更容易建模，并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量，但 NLP 任务里句子长度不一致，线上推理时 batch 也经常...

据传网易要下大雨从外包开始网上这图片也是零零散散真滴假滴？

小米oc了，但是在犹豫去不去。如果接受的话，小米正职待遇太差了，而且也不是互联网大厂，不确定这段经历对于秋招的背书有多大。算上餐补实习薪资5100，感觉太低了，并且岗位是中台开发，会干一些杂活，而且没有专门的mentor，和纯后端有一定区别。但是如果不接受的话，害怕接下来找不到好的offer，暑期0offer。图一是我简历上的项目和所学知识，图二是JD。实习的岗位不垂直，对秋招帮助大吗，该不该去，去了之后能胜任任务吗？

投的是荣耀终端的嵌入式软件开发岗，方向是 RTOS 和底层驱动。一面是视频面试，面试官是个做底层系统的工程师，上来自我介绍完直接开始问技术，没有任何寒暄。整体风格是问得不多但每道都很深，基本上你答完他会继续追问细节，答不上来他会换个角度再问，感觉是在摸你的知识边界。RTOS 相关的问题占了将近一半，MCU 底层和驱动也问了不少，C++ 只问了一道但追问了很久。总时长大概五十分钟，底层基础不扎实的话会很难受。1. RTOS 的任务调度器是怎么工作的？抢占式调度和时间片轮转的区别是什么，FreeRTOS 里是怎么实现的？答：任务调度器的核心职责是决定在任意时刻哪个任务占用 CPU。调度器维护一个就...