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...

佬们看看这个简历可以冲大厂吗

经历了一年多的简历修改，现在还没有尝试海投，八股文感觉还没有准备好，就背了Java jvm啊 MySQL spring 那些，上半年光去实习了，没有背全忘了，最近又开始八股，感觉很没有底气去投。第一次小厂面试一下就过了，就演示了下自己可以运行的项目，好像还问了索引 aop 这些，所以现在很没勇气再去尝试。想请教下现金三银四是说现在投递找什么实习？面试是都有有笔试还是特定大公司才有，还有现在投递的是日常实习吗还是暑假实习呀，或者有没有大佬再帮我看下简历提点意见，就压力很大啊