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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...

秋招没有大满败，最终收到节子的offer。

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Vue和React哪个用的多，对React有了解吗JS数据类型有哪几种基础数据类型和引用数据类型的区别JS定义变量的方式有几种let和var有什么区别JS中作用域有几种ES6的Promise解决了什么问题Promise有哪几种状态，状态变化可逆吗箭头函数和普通函数的区别call和apply的区别平时用什么打包工具Vite中如何解决跨域问题，你知道哪些常用的配置Vite比Webpack快的原因，Vite更快的底层原理是什么使用Vue 3封装组件，如何使组件的可扩展性更好Vue中父子组件和兄弟组件如何传参Vue路由的hash和history模式区别，history模式有什么问题，怎么解决后面就是问...