农行山东分行有人收到笔试吗

一面约在下午三点，面试官上来自我介绍了一下，说是做底层驱动和系统方向的，然后直接开始问。整体节奏很快，基本上每个问题答完他都会继续追问，没有给你喘息的机会。八股问得不算多，但每道都往深里挖，答浅了他会直接说"你再想想"或者"还有呢"。项目聊了大概十五分钟，他对细节很感兴趣，问了不少实现层面的东西。最后手撕一道算法，难度中等，给了二十分钟。面完整个人是麻的。题目中断处理函数里能不能用 printf，为什么？如果一定要在中断里输出调试信息怎么办？volatile 和 const volatile 分别在什么场景下使用？volatile 能保证线程安全吗？讲一...

目标后端

timeline1.13打电话约面1.20 一面 第二天约二面1.23 二面 过了一个周末约三面1.28 三面2.2 通知三面过 offer审批2.5 oc

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...