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...

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟，求大佬们拷打简历

完全没人约面，之前唯一一个给面试的字节一面挂了，麻烦大家看看是哪里的问题？我认为可能的几个原因：1.大厂筛简历不看pdf，只看在线填表的简历，我因为没有竞赛经历，没有实习经历，英语46级分太低等等，好几个模块是空的2.没有实习经历（那现在要去找个小厂实习先干着吗？感觉对暑期实习帮助不大啊）3.pdf版简历本身有问题，但我实在是不知道该咋改了最近真焦虑坏了，有种不知道该往哪里努力的感觉，完全没面试导致我都不知道该去提升哪方面了，求各位大神指点指点