农行数据中心（北京）开奖了吗

有一次嵌入式面试，面试官没有问太多八股文，直接给了一道现场手撕题。背景是设备需要统计状态寄存器中异常位的数量，本质就是统计一个 32 位寄存器里有多少个 bit 为 1。题目不难，但面试官强调两点：这是跑在单片机上的代码，效率要高，不能浪费算力。如果只会一位一位右移去数，很容易被追问有没有更优解。这道题考的不是能不能写出来，而是你平时有没有真正写过底层代码，是否对位运算和性能敏感。写完代码后，面试官还会继续追问在中断里用、在低功耗场景下用，有没有需要注意的地方。这种题目，很贴近真实嵌入式开发，也最容易拉开水平差距。

双非硕，目前依旧路边，在boss上全是已读不回，是真的烂完了吗😓，小公司挂的招应届，但是感觉他们根本不要，100人不到的这种感觉要求好高好高的，还要被大公司刷kpi，能找到个中厂已经非常满意了。

本来想趁着寒假时间长去投个实习来丰富简历，但是完全没人要，不过也有我网络相关的东西还没学的原因，我听别人说这行要的是深度不是广度，我现在应该要接着深入学习后端还是深入学习嵌入式或者音视频呢，大佬们给点建议

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 ...