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🌈 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” ⚠️ 使用需注意的短...

4.3 二面自我介绍1.讲讲项目的细节+挑战性问题（包是秒杀业务）2.如何保证没有超卖问题3.mysql和redis是如何交互的，某个步骤挂了，如何保证数据完整性4.写的时候有没有涉及到多线程，有没有多线程的同步5.平时有没有用过多线程的同步机制（我以为是countdownlatch和cyclicbarrier）6.生产者和消费者这种同步（一个线程要等待另一个线程的结果），或者是消息队列，有没有实现过，如何实现7.线程如何知道另一个线程有没有结果8.如果采用通知唤醒的方式，可以怎么做然后是八股，很底层啊9.对哪个组件比较熟悉10.redis的io为什么是用单线程11.JMM的理解12.netty中reactor模型怎么做的，netty怎么初始化和怎么启动一个server13.线程安全了解吗14.启动一个程序，操作系统会把内存划分为哪些区域15.垃圾回收的算法16在实际有做过gc方面的参数调优吗手撕：前序遍历和中序遍历序列，字符不唯一，能够构造二叉树的数量及形状（忘了怎么构造，导致后面没推出来，然后就草草结束）反问1.手撕解法2.业务3.大模型相关学习方法面试官人还是非常非常好，可惜我还是紧张了两天之后pdd流程结束

3.23 笔试3.29 一面3.31 二面4.13 三面4.16 HR面4.24 早上信息确认4.24 晚上offer letter