滴滴Java日常实习一面：难度很高呀

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...

兄弟们这简历真不真实，有没有问题😭

求各位路过的大佬锐评！      

感谢Expert电子实验室提供的面经————————————————————————————————————————全志科技硬件设计实习生面经面试时常大约半小时，面试内容很多，问题比较细节，主要针对电路基本理论、高速电路相关和项目相关，会问一些对硬件设计的理解和对工作岗位的考虑（1）自我介绍。（2）有没有用sot23封装的mos管，如果用过，说出mos管的型号。（3）用pmos管设计一个电源开关电路应该怎么设计？（4）DCDC和LDO电路各有什么优缺点？（5）如何提高LDO的效率？（6）如何提高DCDC的效率？有没有用过可调开关频率的DCDC电源芯片？有没有实测过不同开关频率电源芯片对效率的影...