🌈 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...

百联全渠道：基础最烂的一集之前线下kpi面去过一次，工作环境一言难尽......面试官不是很友善啊，带着一股怨气，五一摆烂在家，面试状态也丢了，问的都是java基础，答得太辣鸡了...自我介绍都不让，直接问实习亮点，质疑生产是否用过（都是包装的，crud你们又看不上，何苦为难学生呢..）Redis最大并发量，Java的优缺点，Java有哪些基础类型，每个类型占几个字节，包装类的好处，Integer类型赋值null，接着加一个数，结果是什么？Boolean类型没赋值，直接判断true/false，结果是什么？异常的分类，业务中自定义的Exception继承的是运行时异常还是非运行时异常？Obje...