广联达产品笔试凉经

柠檬微趣笔试的题目搞得也太烂了吧，感觉题目做的一点也不好，十分随便。我写的第一道是字符串对应转换的，输入是"effe"，对应输出"good bad bad good"，很简单，结果最后只过了百分之七十多的样例。我看半天没看明白题目中说的相互对应是什么意思，意思是e也有可能对应其他的字符串？例如"effe"，对应"not bad bad not "也算对？但是我按严格对应的过了73%，想了半天浪费了好多时间最后也没写出来。第二道是个递归，第三道是双指针，都过了。但是第三题数据1e6，我用了个sort也没超时，感觉数据...

为什么面了八次次次都是一面挂，次次都不说原因，问了面试官就是插科打诨，为什么别人一面就过呢，真的没有缘分呀。不考编程就是脑筋急转弯的概率题，考了编程a了也不过没a也不过 总之就是不过，没一次二面，深深的怨念。觉得我不够资格就直接拉黑简历呗，每次都捞起来重新拷打一顿什么意思呢。

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...