🌈 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...

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阿里巴巴 蚂蚁集团 国际事业群，摘自优秀牛油一面 (70 分钟)30 分钟 7 道题目 (排序, 发布订阅, lodash.get, DOM / CSS 熟练度等) 笔试复盘 为什么要阻止跨域? 有具体例子嘛? 如何实现跨域 聊聊 HTTP 缓存 聊聊 HTTPS 聊聊 HTTP2 vs HTTP3 聊聊 CDN 聊聊实习接口的安全性和可靠性你做了什么? 后端监控? 你对 Node.js 多了解 History 改动怎么监听 React key 有什么用 React class 组件和 functional 组件区别 React 组件通信方式 React useMemo vs useCallb...