盛宏电气一面

25届电气女二战考研下岸，211本，还有公司会要我吗，为什么投的简历都石沉大海，求大佬帮帮

1. 自我介绍，介绍一下你觉得最有挑战性的项目2. 你提到用过多任务架构，任务数量多了之后内存压力怎么处理的？静态分配和动态分配你怎么选择？答：任务多了之后内存压力主要来自两块：每个任务的栈空间，以及任务间通信用的队列和信号量。栈空间的处理：先用 uxTaskGetStackHighWaterMark 跑一段时间，看每个任务实际用了多少栈，按实际用量加一定余量分配，不要每个任务都给一个很大的默认值对于简单任务（只做状态机跳转、没有深层函数调用）可以给很小的栈，比如 128 字对于有 printf、sprintf 或者复杂字符串处理的任务，栈需要大一些静态分配 vs 动态分配：嵌入式项目里我倾向...

先做代码题，再深挖算子优化、图融合和量化这场阿里一面整体给我的感觉是，节奏比较紧，前面先处理了一个在线代码题，后面基本都是顺着项目经历往下深挖。代码题是“队列的最大值”，要求均摊 O(1) 地返回当前队列最大值，我当时用的是普通队列加单调双端队列这套常见思路：一个队列维护正常入队出队，另一个双端队列维护当前可能成为最大值的候选元素。这个题本身不算特别难，但相当于是先热一下身，也看你对基础数据结构是不是熟。后面的主体还是项目追问，而且问得挺细。面试官先从我做过的算子优化、图优化这些经历切进来，重点问的是：你到底怎么判断哪些地方值得优化，哪些算子值得单独提出来做性能优化，哪些链路值得做融合。我当时...

1. 大模型微调的完整技术方案与工程落地细节采用 LoRA 参数高效微调方案，仅对 Transformer 的 Q/V 投影层添加低秩矩阵，冻结底座模型参数。训练时设置秩 r=8、缩放因子 α=16，使用 AdamW 优化器，学习率 2e-4，配合余弦退火学习率调度与梯度裁剪。工程上使用混合精度训练、分布式数据并行，提升训练效率，训练后合并 LoRA 权重，不增加推理延迟。 import torch import torch.nn as nn class LoRALinear(nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, r=...