Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...

我现在这个水平大概能拿到多少薪资的offer😂

学java第六天，效率太慢了把游戏删了我再玩是sb

面了四五十分钟，无手撕，可能KPI面大部分时间在聊项目最近有学什么新知识吗，讲讲学了什么什么时候开始学习前端，学习方式是什么讲讲css中的盒模型js中的基本数据类型有哪几种讲讲Symbol是什么，平时使用过吗原型是什么，原型链是什么闭包是什么，应用场景有哪些，使用闭包会有什么问题如果使用闭包造成内存泄漏，怎么解决了解浏览器底层如何执行js代码吗讲讲js的事件循环大概就聊了这么多八股，其余全是项目深挖，力竭了。