第一题：两两交换链表中的值 class Solution: def swapPairs(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]: dummy_head = ListNode(next = head) current = dummy_head while current.next and current.next.next: temp = current.next temp1 = current.next.next.next current.next = current.next.next current.next.nex...

有个疑问，我的简历是不是太杂了，mcurtos Linux应用 驱动 内核 zynq都涉及一点，我以后想走驱动或者内核

1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...