题解 | 判断布尔值

学历和学习情况： 23双非二本网络工程 毕业三年，之前二战研没上岸，且it无关行业做了一年半，想重新入行。 敲完苍穹外卖，感觉会60%，其他很模糊，基本就是crud比较熟练。 感觉java基础薄弱，八股里面的锁、线程那些，学的时候就是囫囵吞枣过掉的。现在是春招时间，我感觉来不及再学cloud+做非烂大街项目了，就先投简历到小厂试试看，不行就只能再学习了。规划： 半个月到一个月，春招结束前，找一个小厂先入行，然后边工作边学cloud，然后跳槽。 最终目标是去中厂，我山西老家有一个传统行业大厂的java，8-9k要三年cloud，以下业务经验优先业务是财务系统、项目管理系统、供应链管理系统、营销管...

双非学校， 八股大概看了一遍，该去投中大厂吗，还是继续沉淀再投。

在boss上投简历，沟通和投出去的比例是12:1，是我简历不够好吗，还有什么能优化的地方

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...