1. 自我介绍2. Transformer 里 Attention 的本质是什么，为什么它适合 Agent 场景Attention 本质上是在做动态加权的信息选择，模型不是把所有上下文平均看，而是根据当前 query 去分配不同 token 的影响力。它的优势在于能处理长距离依赖，并且支持内容寻址，这对 Agent 场景很关键，因为 Agent 经常要从长历史、工具返回和外部知识里挑出当前最有用的信息。真正落地时，Attention 的问题不在“能不能看远”，而在“看得太多以后会不会被噪声拖偏”。3. 在多轮对话 Agent 中，Attention 的局限性体现在哪些方面局限性主要体现在三个地...

请问各位大佬，还有什么需要修改的地方或者问题嘛，第一次发牛客，二本学院就想找个中小厂的Java实习

其实还挺不容易的，也算是转码之路的里程碑了

1. 请先做一个简短的自我介绍可以从学校背景、技术栈、项目经历和岗位匹配度几个方面来介绍，尽量控制在 1 分钟左右。回答示例：面试官您好，我叫 XX，本科/硕士就读于 XX 专业，主修过操作系统、计算机网络、数据结构、嵌入式系统等课程。我主要学习和实践的方向是嵌入式软件开发，比较熟悉 C/C++、Linux 基础、进程线程、网络通信，也做过 STM32 或 Linux 相关项目。在项目中我主要负责过底层模块开发、通信协议处理、驱动适配和问题排查优化。我对底层软件和系统方向比较感兴趣，这次也希望能加入 OPPO，在嵌入式软件开发岗位上继续深入积累。2. 说一下 TCP 和 UDP 之间的主要区别...