关于框架的面试问题

1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...

春招实习都投了好多，全是拒绝，有一两个面试，面完也觉得希望渺茫，果真应证了那句26届学院本，buff拉满了

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

一个完整的 HTTP 请求由 4 部分组成：请求行（Request Line）请求头（Request Headers）空行（CRLF）请求体（Request Body）1. 请求行（必背）格式：请求方法 + URL + 协议版本示例： GET /index.html HTTP/1.1 请求方法：GET、POST、PUT、DELETE、HEAD、OPTIONS 等URL：请求资源路径HTTP 版本：HTTP/1.1、HTTP/2、HTTP/32. 请求头（Header）一系列键值对，告诉服务器一些附加信息。常见请求头：Host：域名User-Agent：浏览器 / 客户端信息Content-Ty...