🌈 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...

哥们等了半个小时了快，面试官还没来就hr来了，绷不住了 。太神了。

现在工作形势这么难

bg末流211这场面试体验很好，这么多次面试下来的最好的一家！！那种氛围~这就是游戏公司吗！！（可惜我很菜1.面试官介绍测开1:92.自我介绍3.问了一个图像识别的项目，怎么实现的，具体细节问了一下4.手撕全排列5.全排列[a,b,b,c]怎么去重，讲思路6.面向对象了解过吗。7.给一个场景题，A/B进行卡牌游戏，卡牌有伤害（-1）、护甲（+1）、转换（护甲转换成hp）类。A/B出牌，手牌为0后，血量高的人胜利，血量相等则先手胜利。设计类，属性、动作。8.如果有很少的手牌，有什么方法求最优。9.如果有很多手牌，有什么方法求最优。10.动态规划能解吗。11.设计一个求最优的函数是什么。1...