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...

27届双非本科，软件工程专业，想找前端开发和全栈开发，投简历才发现找工作有多难，正在备考系统架构师，准备考公试一下吧。有没有人可以帮忙看看我的简历，有哪些需要修改的地方。感谢

本2硕9，简历里就写了一个点评和一个rpc，有点焦虑，hot100写过一遍感觉和没写一样，八股每天看，但是感觉有点看不下去，看一会就没劲，求骂醒目前才开始投，投了一个vivo，一个亚马逊，一个腾讯

参加了 联影医疗 嵌入式软件开发一面，整体感受是：问题不多，但每一道都可以“往死里问”。面试官不会刻意区分 MCU 或 Linux，而是围绕“你是否真正理解系统如何运行”不断追问，从语言本质、硬件行为到操作系统机制，很多问题如果只是停留在经验层面，很容易被继续往底层追溯。以下是整理出的 18 个问题，基本还原当时的技术深度。面试题目C 语言中一个变量从定义到被 CPU 访问，中间经历了哪些过程？编译器、链接器和内存布局分别做了什么？指针解引用时，CPU 具体做了什么？如果访问了一个非法地址，会在硬件层面发生什么？volatile 能解决所有并发可见性问题吗？在多核系统和单核中断场景下分别有什么...