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...

忽然收到了面试邀请 有没有友友有面经分享 投了这么多 第一个面试机会

不知道过两年会变成啥样…   

2016年大学本科毕业之后没有从事自己想要的工作选择。上海的工作并没有得到认可。年轻人是时代的弄潮儿。时尚和美观操控着每个应届毕业生的不服输心态。测试题目的检测开始好转并得到面试官技术认可。学校大学本科校招时间窗口期很多的知名公司会进入一些名校高等学府进行校园招聘。宣讲会听讲认真但是并没有发现什么长处。呆呆的看着大学生打篮球有的时候 完美世界 的宣讲会就没有再次参与。专业实习的笔试成绩前端技术勉强通过面试官的技术标准。不理想的笔试成绩很有可能会拦着大部分面试官。甲骨文Oracle公司的笔试成绩7分表示这方面可能并不弱。  突然要离开大学回到南方。无法释怀的是一些外国大学留学生的抛掷过来的奇怪眼...