某厂前端实习面经

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...

本来觉得混了段实习应该比找第一段的时候好点 怎么感觉还是没有面试哇

现在才学到苍穹外卖，会不会太晚了TvT，在想能不能找小厂刷刷实习经历，这简历可以试着投吗？有人能指点一下吗，谢谢大佬

1、简单自我介绍2、项目介绍，你认为项目最能体现你技术的一块是哪部分，详细讲讲3、在原公司的分工以及团队4、分库分表，分表的时候怎么保证业务不受影响 答：（这个不会，直接照抄的另一位老哥的面经答案）全量迁移+增量监听+双写+灰度切读。 ps：面试官应该不是很满意5、对服务做过哪些优化 答：在数据库查询时做优化，尽量避免多表查询、避免select*、in和exists的区别等。6、怎么设计表来避免你说的那些问题 没答上来7、你认为spring boot 有什么优点，解决了你哪些问题，如果没有spring boot你的问题如何解决 答：解决了依赖管理和配置管理的问题，可以让我们简化依赖和配置管理，...