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...

rt，八股算法实习一下什么都忘了，有点紧张啊预计3.25才开始投递，会不会太晚了

（简历伪装成大三了）我是一个双非大二，意向是java后端开发能给我一些建议吗？开学就大二下了，什么时间去投递，能不能投递给中厂呢求前辈帮我看看😘

一、Java基础重点内容面向对象：封装、继承、多态equals 与 hashCodeString、StringBuilder、StringBuffer重载 vs 重写深拷贝 vs 浅拷贝准备方法熟悉核心语法和设计思想能解释常见面试题原理配合刷经典基础题二、集合框架重点内容List：ArrayList、LinkedListMap：HashMap、ConcurrentHashMapSet：HashSet、TreeSet高频考察HashMap 底层结构扩容机制hash 冲突解决JDK7 与 JDK8 实现区别准备方法理解底层数据结构能说清 put / get 过程理解不同集合使用场景三、并发编程重点...