🌈 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...

标题引流罢了大佬们看看我的简历  约面得很少  是简历的问题吗  帮我看看简历吧😭

这是多缺人 随便答的都过了

问题引入这个问题其实是一个非常实际的问题，因为我们在开发需求后，例如：新增了一个接口有一个步骤是值得做的，那就是预估这个接口的QPS因为我们是可以去调配对应服务器的数量和运行配置的例如我可以从2个节点新增为4个节点例如我可以将节点的内存从2G变成4G，2核CPU变成4核CPU如果因为 没有正确的预估 以及 没有正确的调整，导致接口的QPS过高，扛不住系统崩溃，那就是严重的外网事故了注意，这里说的预估QPS，是假设有一个真实的项目、真实的环境，预估这个接口上线后会有多少 QPS而不是在预估我们的系统接口本身能抗住多少QPS而不崩溃