最近在整理嵌入式校招同学的面试投稿，其中有一份来自特斯拉嵌入式岗位的一面记录。整体看下来，特斯拉的一面风格比较典型：先深挖项目，然后延伸到底层原理和工程细节。面试官不会只停留在简单的知识点上，而是会不断追问实现方式，比如任务是如何设计的、实时性如何保证、驱动是如何实现的、系统出现问题时如何排查等。从投稿来看，问题主要集中在几个方向：项目细节、RTOS机制、嵌入式基础、通信接口以及简单算法题。难度整体从基础到中等偏上，更看重候选人是否真正做过项目、是否理解系统设计。下面整理的是这次特斯拉嵌入式一面中涉及到的一些问题，仅保留题目，方便准备嵌入式岗位的同学参考。特斯拉嵌入式一面面试题先介绍一下你简历...

- 27届双非本，比赛打废了- 无考研打算，准备就业----又修改了一下简历----再度爆改简历。

1. 谈谈深度学习中的归一化问题深度学习中的归一化，核心目的是让不同层、不同特征的数值分布更稳定，从而加速训练并提高收敛稳定性。常见归一化包括输入归一化（如像素缩放到[0,1]）、BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm。BatchNorm在mini-batch维度统计均值方差，适合CNN场景；LayerNorm在特征维度统计，常用于NLP和Transformer。归一化可以缓解梯度消失/爆炸、允许更大学习率、降低参数初始化敏感性。 import torch.nn as nn # CNN里常见 BatchNorm2d cnn_block = nn.Sequential( nn...