4月底面的了，面完第二天就挂了1.实习2.docker底层，为什么要选用docker3.Linux命令，查找高频出现的单词（主包对于Linux一无所知4.项目中是怎么用到缓存的5.MyBatis是用来做什么的6.学习新语言的时候是如何学习的，讲一讲和Java的不同7.开发时报错是如何处理的（讲了可以看网络控制台和打印日志查看，应该是还可以说一些常见的排查命令延申会比较好）8.下一个排列（不记得思路了全程八股很少，手撕也没撕出来，写了一个全排列说可以枚举（但是面试官说时间复杂度太高了可能是主包可能不会引申一下面试官问的问题，所以感觉面试官没什么兴趣

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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...