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题目描述:入职后，导师会请你吃饭，你选择了火锅。火锅里会在不同时间下很多菜。不同食材要煮不同的时间，才能变得刚好合适。你希望吃到最多的刚好合适的菜，但你的手速不够快，用m代表手速，表示每次下手捞菜后至少要过m秒才能再捞(每次只能捞一个)。那么用最合理的策略，最多能吃到多少刚好合适的菜？输入描述: 第一行两个整数n，m，其中n代表往锅里下的菜的个数，m代表手速。 (1<n, m<1000)接下来有n行，每行有两个数x，y代表第x秒下的菜过y秒才能变得刚好合适。(1<x,y<1000)输出描述: 输出一个整数代表用最合理的策略，最多能吃到刚好合适的菜的数量。示例1输入： 2...

这个它石是真的恶心，一天就给我结束了。看了一下JD，估计就是卡学历，非要985/211吐了。。。。

焦虑死了早知道就读研了

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...