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@反对画饼的打工鸭很伟大:
9.20 沈阳美行c++一面
项目:1.具体用到了c++什么特性2.用到了什么具体的容器...感觉项目主要拷打细节上的运用C++:1.智能指针2.weak_ptr在shared_ptr的循环引用中的作用是什么3.类中成员变量初始化的顺序MySQL:1.增删查改的基本语句有哪些2.索引3.事务的四大特性4.场景题:如果想要添加十万个索引,是一条一条增加好,还是用事务增加好?非技术问题:1.是哪里人2.薪资要求反问:1.面试结果什么时候出 一周内,hr会通知2.工作内容3.有几轮面试 一轮总结:该岗位base沈阳,面试官问了我是哪人,因为是南方人,而且项目方面答得不是很好,感觉即使我说了不在意base,对方也不太会发offer。整个过程下来,感觉面试官很好,挺温柔的,不会的问题也会跟我说没关系之类的,然后继续问下一个问题,第一次面试,体验感不错!让我对于面试的恐惧减少了很多,也感谢那位面试官啦!
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真没招了,三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我,笔试都不愿意发一个,心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招,但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了,完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭,怎么办完全没招了,最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历
llllllec:
大环境是这样的 找大厂实习需要你有大厂实习经历
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03-27 09:50
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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...
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