影像算法北京求职

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...

这种简历可以吗想进个小公司就可以了，只想有个稳定的工作有点结巴

面试官人非常好, 我描述不清还会做总结, 问题全来自简历, 没有为难人, 全程体验很棒, 但是寄了主要都在问项目, 中间穿插了部分八股 1. 进行自我介绍(Tiktok组, 所以要求做英文的自我介绍, 但这个不是卡点) 2. 进行项目拷打 3. 讲一讲MySQL里的事务(着重讲解MVCC的底层机制) 4. 讲一讲RocketMQ是怎么保证消息不丢失的(生产者, broker, 消费者) 5. 出了个场景题, 假设Tiktok有大量评论, 需要按顺序归档, 打包成顺序消息, 但是消费端消费不来该怎么办 6. 我项目用到了向量库, 面试官问了嘴, 怎么保证数据库和向量库数据一致性, 解决脏数据问题...