帆软笔试 编程题AK

Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...

吓哭了，明天被面试塞满了

我是犯天条了吗？大佬们

上周二投的暑期实习，没想到周四就约面了，一边疯狂准备一边拖，终于今天完成了自己的第一面。前面问了十几分钟agent项目，后面回到java部分。HashMap 的底层实现是什么？是线程安全的吗？HashMap 会有死循环问题吗？如果要用线程安全的数据结构，有什么替代方案？synchronized 的底层实现大概是怎么样的？线程锁锁的到底是什么？ThreadLocal 有了解吗？大概是怎么回事？ThreadLocal 在什么场景下会用到？在你的项目中，有用到 ThreadLocal 吗？Redis 常见的数据结构有哪些？ZSet 和 Set 的底层实现有了解吗？缓存雪崩、穿透、击穿分别是怎么回事？...