滴滴后端一二面面经一面40min纯技术面，面试官很友好，时不时会对你微笑，然后点头表示肯定，答对了还会说说得对。挑选一个你最想介绍的项目介绍一下，没有深挖。八股盛宴：C++、C、数据结构、数据库。总结就是不是简单的问你什么是虚函数，然后你说个虚指针，虚函数表就完事了。还会问你空指针可以调用类的方法吗？调用虚函数或者非静态成员变量的非虚函数为什么会崩溃？在什么阶段？大概就是这个意思，所以需要对每个方向的知识点有很深的理解，或者说实际开发中切实的应用过才能答得出来。二面25min个人感觉是目前为止碰到的最让人不解的面试官，全程皱着眉头，问的问题我没理解清楚也不会过多解释，直接默认我不会，然后说那我...

真给我气笑了😄，我投了实习僧这么多简历，结果最后才发现是在线简历，不是附件简历，亏我一直盯着实习僧，投了被hr查看了结果看的是我的在线简历，我说之前怎么有一次滴滴的面试跟kpi一样感情是拿我在线简历面的结果我有19个简历被查看的机会都被我浪费了，从九月就开始投的在线简历真绷不住了，而且滴滴它娘的投的实习僧就相当于投官网，怪不得我投了30多个一直简历筛不过去，现在hr估计都不看我的了

兄弟们，我这简历怎么优化啊，想找个实习冲春招，没人理我啊，是简历有问题，还是太晚了没人要实习了牛爷爷们帮我看看简历吧😭😭

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 ...