阿里云谷租房！

日产千亿级消息、包裹量占全球 1/4、日活过亿。当你看到这些数字时，第一反应是宏观数据，但在我眼里，它们是实打实的技术压力测试。我是 Temu 基础平台的一名底层开发。如果你还在纠结要不要投那些已经“红海”到不行的国内电商业务，听我一句：去有增量的地方，去技术能直接换钱的地方。1. 这种机会，这辈子可能就这一次国内互联网早已进入“修补匠”时代，但在 Temu 基础平台，我们还在“造起重机”。拉美、中东、东南亚才刚开荒，多国架构、跨国中间件自研、千万级并发支撑……这里有大把真实的、前人没解决过的技术深水区等着你来填。2. “稳”得不像话在内卷的大环境下，我们组的离职率低得离谱，三十岁以上的老兵比...

大家都在鼓励你。自己也要争气啊！！！

大佬们帮忙看看简历 孩子约不到面😭全是已读不回 要么就是培训机构的套路我知道是个学院本学历不讨好 真想找口饭吃冲什么岗比较合适呢

1. 写一下 attention 公式，代码实现一下attention 的公式是：计算过程就是三步：先算 (Q) 和 (K) 的相似度分数，再做缩放，然后过 softmax 得到权重，最后用这个权重对 (V) 加权求和。 import numpy as np def softmax(x): x = x - np.max(x, axis=-1, keepdims=True) exp_x = np.exp(x) return exp_x / np.sum(exp_x, axis=-1, keepdims=True) def attention(Q, K, V): dk = Q.shape[-1] ...