24届暑期实习

由于楼主技术栈的原因，加上好高骛远，不想做笔试，所以基本上没怎么投暑期，手、团这类公司是技术栈差别，阿里等其他公司卡学历，腾讯在职投不了其他部门。所以最终只投了字节，年前接到飞书面试，年前没时间面，约到年后2.26 飞书一面3.02 飞书二面3.03 挂3.12 HR电话约面3.17 广告一面3.24 广告二面3.27 挂之前还被其他同学说运气好，两次面的部门技术面都是只有两面，但都是倒在二面了，而且都是聊的不错，但还是被挂了。暂时在这边好好呆着吧，过了冷静期，等其他佬拿完offer我再投字节

一股神秘的力量，我是不是被资本做局了

大学前两年天天玩，高数还挂了，从去年9月份到现在一直在学Java，今天把简历做出来了，项目学了很多，但是有些部分是只过了一遍，挑了几个放简历上了，要应付面试的话还得好好准备第一个问题，这个简历，大佬们有什么修改建议吗第二个问题因为我们学校5月份有个学校安排的实习，具体好像是硬件方面的，感觉很水，我自己想申请自主实习，现在是准备面试到什么时候开始投递呢第三个问题我们后端开发如果想去央国企的话是不是都要求硕士啊，然后央国企有什么需要特别准备的吗，跟私企的招聘有什么区别感谢各位大佬，祝大家都天天开心，发大财

1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互，前馈网络负责做非线性变换，残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂，而是信息传播路径短，长距离依赖更容易建模，并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量，但 NLP 任务里句子长度不一致，线上推理时 batch 也经常...