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 ...

如何才能找到明年一月份的Offer。锐评一下简历。

自我介绍随后对项目经历的真实性进行了核实，包括项目背景、团队构成及个人分工；面试官询问是否亲自编写过IIC和SPI的底层驱动代码（回答为是）；对比IIC与SPI通信的区别（主要涉及速率方面IIC较低而SPI较高、IIC为半双工而SPI为全双工、通信结构上IIC支持多主多从而SPI一般为单主多从点对点模式）；介绍BootLoader进行固件升级的整体流程；解释static关键字的用途（可用于修饰变量和函数）；阐述函数指针的概念及其实际应用场景（例如在BootLoader中实现向应用程序的跳转）；说明结构体变量的几种初始化方式（包括定义后逐成员赋值、定义时按声明顺序初始化、以及定义时通过指定成员名...