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 ...

面试战绩： 字节 二面挂美团 一面挂携程 池子已一个月 大概率泡死wps 二面挂深信服 预二面其实还有几家给了面试机会但是眼高手低推掉了😭真的很后悔其余的全笔试挂了我笔试真真真真真的好烂啊，平常没积累实习结束的晚投递得晚没太多时间准备😭，导致根本没有几次面试机会，很多实际场景和项目拷打接的也不是很好只能看后续如果有面试机会再加把劲，多练算法准备春招不要重蹈覆辙了

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。