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1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互，前馈网络负责做非线性变换，残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂，而是信息传播路径短，长距离依赖更容易建模，并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量，但 NLP 任务里句子长度不一致，线上推理时 batch 也经常...

双非本科，靠着字节、百度、蔚来三段实习一路撑到春招，到现在才真正认清现实。一封封感谢信砸过来，慢慢明白，学历和学校带来的门槛，远比几段光鲜实习要重得多。最让人无力的，莫过于拼尽全力刷实习、攒经历，最后却连一个入场机会都换不来，那种落差感真的太磨人。总自以为是地觉得，有大厂实习就够了，一定能挤进心仪的公司，可现实一次又一次把幻想击碎。现在的我，早已没了春招初期的锐气，只剩下满心的迷茫和惆怅。不知道是该坦然接受现实，还是继续抱着不切实际的期待，在大厂的梦里不肯醒。

想知道这种双非简历能拿啥工资，不行的话就考研刷学历或者考公了。求大佬帮忙看看

一、进程调度算法 先来先服务——短作业优先——最短剩余时间优先——优先级调度——时间片轮转——多级反馈队列调度（每个队列的时间片长度不一样）二、进程调度器 确保CPU时间片能在各个进程间合理分配，最大化系统资源利用率，同时考虑进程的响应时间。一个进程只属于一个调度器。  调度器是 CPU 中央处理器的管理员，主要负责做两件事情： 一、选择某些就绪进程执行。 二、是打断某些执行的进程让它们变为就绪状态。 调度器分配CPU时间的基本依据：进程的优先级。 上下文切换（context switch ）：负责存储和切换被切换掉之前的CPU 状态。三、调度策略 #define SCHED_NORMAL 0...