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...

本2硕9，简历里就写了一个点评和一个rpc，有点焦虑，hot100写过一遍感觉和没写一样，八股每天看，但是感觉有点看不下去，看一会就没劲，求骂醒目前才开始投，投了一个vivo，一个亚马逊，一个腾讯

润色了一下，这个简历还有救吗，春招还能上岸吗😭经历秋招洗礼，感觉运气>>实力

暑期实习，无手撕1.自我介绍2.高考成绩是多少？3.为什么选择现在的学校？4.为什么选择现在的专业？5.现在AI很火，你了解哪些？6.详细讲解一下RAG。7.LangChain和RAG有什么区别？8.你有实际用过吗？9.详细讲解一下你的第一个项目，遇到的难点有哪些？10.Redis CAS乐观锁是怎么做的？11.死信队列是怎么用的？12.如何处理死信队列中的消息？13.详细讲解一下你的第二个项目，遇到的难点有哪些？14.10000QPS，单机4核8G内存，5个接口，如何设置线程池的各个参数？15.详细讲解一下应该用什么队列，大小怎么配置。16.MySQL为什么用B+树不用别的？17.项目有用到...