❓面试问题：自我介绍介绍公司是否有实习如何找工作因为岗位要学习新工具，谈谈你是如何学习Qt的学习过程中遇到卡了很久的问题怎么办怎么看加班多态实现原理智能指针有哪些Lambda表达式的结构虚函数和纯虚函数的区别nullptr和NULL的区别常见的STL容器有哪些一般如何遍历容器内存管理堆和栈的区别内存泄漏怎么发生深拷贝浅拷贝的区别C++的异常处理机制怎么创建线程什么是线程安全，保证线程安全的方法有哪些什么是死锁了解设计模式吗，在项目中怎么使用的（单例模式，生产者消费者模式）指针和引用的区别项目做了多久反问二面HR面介绍公司自己优缺点职业规划对于第一份工作的看法薪资待遇实习日期🙌面试感想：HR小...

无实习加一般学历，求简历拷打

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1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...