🌈 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...

这是多缺人 随便答的都过了

我也配？？？算法题这辈子总共做过十道计网约等于没学过sql只会增删改查编程语言学了几年还是只知道if else本来就是投着玩。。你还真要面我你真敢啊 #字节求职进展汇总#  #测开#  #0offer互助地#

过往面试题，没过1. 自我介绍2. 有没有自己做过项目3. 小红书离职原因4. HashMap底层数据结构 链表树化的条件【链表长度大于8，map容量超过64】 为什么这么设计【结合内存开销和性能考虑】 key一直有冲突，怎么办5. 介绍ConcurrentHashMap6. 说下CAS和synchronized锁的区别？7. Java的垃圾回收机制？8. 项目介绍 数据存储是单表存储的吗，表的数据上限是多少，存一个亿可以吗？ 单表超过5kw行或者容量超过2GB，考虑分库分表 订单表数据量很多，怎么做分库分表键？分库分表了解吗？ 分库解决并发量大，数据库的连...