1. TCP的三次握手和四次挥手详细过程，TIME_WAIT状态的作用是什么？如何优化TIME_WAIT过多的问题？答案：三次握手：SYN → SYN+ACK → ACK，建立连接四次挥手：FIN → ACK → FIN → ACK，关闭连接TIME_WAIT作用： 确保最后的ACK能到达对端防止旧连接的数据包干扰新连接持续2MSL（Maximum Segment Lifetime）优化方法： 调整内核参数：net.ipv4.tcp_tw_reuse=1、net.ipv4.tcp_tw_recycle=1使用SO_REUSEADDR选项让客户端主动关闭连接使用连接池复用连接2. epoll的工...

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.论文拷打2.如何确定改进的方向，动机是什么3.问了一下实习做的工作，没细问4.深度学习基础知识，网络怎么初始化5.过拟合6.dropout，推理时dropout需要什么额外处理7.手撕，算sqrt()，要写两种方法，牛顿迭代和二分查找

元戎启行嵌入式面经(友好)(初次面)    开局直接讲项目，我把最拿得出手的项目一讲(tc377 gps+九轴陀螺仪+摄像头+图像处理)的比赛。期间被多处细问但完美解决。    然后问了一个spi通信原理，我给忘了(我怎么能把这给忘了啊😤😤)，只讲了个大概。    问了一个pid，p i d各自含义及用处。    跟面试官讲实话:我才开始背八股文，C++和数据结构还没咋预习，C语言最熟。也就只问了最简单的C语言。(面试官人真的很好😭😭😭)    问了一个二维数组地址是否连续。    问了一个在64位系统下。    short i[]={0，1}    printf(sizeof(i)...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.项目拷打2生成式推荐本质上是在做隐空间到离散iD的映射，你如何证明你生成的 ID 序列保留了用户意图的最优压缩3.比如广告场景下不仅仅是预估 CTR。如果我们将生成式排序引入 GSP拍卖，大模型生成的候选列表概率分布，如何保证满足激励相容性4如果模型生成的排序导致广告主出现竞价上的博弈呢5.在H100集群上跑生成式重排，现在的瓶颈不在计算而在存储带宽。如果分阶段推理，我在Prefill阶段采用了FlashAttention-3，但在 Decoding 阶段因为 KV Cache 导致的Fragmented Memory太严重，怎么办6.推荐系统要求毫秒级响应对于1B规模的排序模型，如果我要做Speculative Decoding，你如何设计那个Draft Model？这个小模型是该学大模型的 Logits 分布，还是该学用户的Embedding聚类7.假设构建一个端到端生成式广告系统。现在面临一个场景：某个新入驻的土豪广告主投放了一批高质量视频，但由于模型对新 ID 的 Semantic Indexing 尚未完全对齐，导致第一波推荐给了错误的人群，产生了极高的 Negative Feedback，生成式模型的自回归特性会不断放大这种“第一印象”，导致该广告主瞬间被屏蔽你如何设计一套Online Counterfactual Correction这种，在不重新训练模型的前提下，通过修改 KV Cache里的隐藏状态来强行挽回这批广告的生命周期9.在短视频重排阶段使用了一个 10B 的生成式模型但是业务反馈说模型在学会了今天最火的某个梗以后，竟然忘记了如何处理用户对“长尾科普视频”的旧兴趣，发生了明显的 Catastrophic Forgetting，设计一种基于 Gradient Orthogonal Projection的优化器，确保模型在更新实时热点知识时，参数更新量在旧知识的Null Space内。10.都知道生成式模型有位置偏差从 Attention Entropy 的角度来看，为什么 $N$ 个候选 Item 在序列中的排列顺序会直接导致 Logits 的非线性漂移