秋招一把牌打得稀烂，我也要迷信了

第一个问题（我简历有c++）：哈希表是用什么实现的？除了数组还有什么实现？哈希函数如何构造？索引如何构建？取模构建索引有什么问题？有那么多种数据类型，你要根据什么来实现哈希函数（面试官举了C++自带的哈希函数，问我他支持那么多不同的数据类型，他是怎么做到的）？哈希表的冲突处理方法？（然后他会一个个针对开放地址法，溢出区做否定，然后来问你链表法）如果全冲突了如何处理，也就是全在一个桶？（我回答了换哈希函数，他说在亿级数据规模必然会有大量冲突，还是要回答这个问题）哈希扩容的机制？扩容后原来的索引如何处理？亿级数据规模必然有大规模冲突，如何处理？第二个问题（我简历有操作系统）：你知道进程调度算法吗？...

这个把我吓到了………25届的是不是寄了，现在还没有offer😂😂

双非er也有天亮的一天

🌈 Transformer模型核心解析 Transformer以自注意力机制为核心，打破传统序列模型依赖循环结构的局限，通过并行计算在输入序列各位置间建立关联，成为自然语言处理领域的“顶流”架构！模型由编码器和解码器构成，通过多层注意力机制实现信息交互与特征提取，精准捕捉文本语义。 💡 不可忽视的优势 1️⃣ 并行计算王者：支持高效并行运算，轻松应对大规模数据与分布式训练场景，大幅提升训练效率 2️⃣ 迁移学习利器：预训练+微调模式适配多任务，从机器翻译到情感分析，一键切换超灵活 3️⃣ 长距离依赖杀手：自注意力机制无视序列长度，轻松捕捉跨段落语义关联，告别“健忘症” ️ 使用...