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二面和一面完全不同，二面基本不问八股，上来就问项目，然后是系统设计，最后才有几道深度技术题。整场面试节奏很慢但每个问题都很深，他会顺着你的回答一直追问，感觉是在考察你解决实际问题的能力，而不是背答案。1. 介绍一下你做过的最复杂的项目，遇到的最难的技术问题是什么，怎么解决的？答：（结合自身项目回答，以下是参考思路）以一个电商订单系统为例，最难的问题是高并发下的库存超卖问题。问题背景：秒杀活动时大量请求同时到来，数据库的乐观锁方案在高并发下冲突率极高，大量请求失败重试，反而加重了数据库压力，最终导致数据库连接池耗尽，整个服务不可用。分析过程：用压测工具模拟秒杀场景，发现瓶颈在数据库层，乐观锁的 ...

28届找小厂实习，沟通了一百多一个面试都没有，简历投了十份但是都没后续了，不知道问题出在哪，是项目问题吗，有没有大佬帮我看看。

秋招官网投了100家没有一个面试，现在春招BOSS沟通了270家，投了27份简历，只有3个面试，还是实习，下面是简历和BOSS上的招呼语，求各位佬指点一下

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...