Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...

求大家看看这份简历有啥缺点。boss好多已读不回的我已经麻木了，大家嘴毒一点指出来没关系的

今天刚面完，有点无聊，攒一下人品，依旧自我介绍起手用的是赛码网，拷打实习和项目部分略过，都是跟@前端小圆学的vue和react简历上都写了所以仔细问了下区别，选型，场景性能优化虚拟列表强弱缓存以及使用场景http和https的区别http1.0和http1.1的主要区别实习中感觉困难的事情大文件上传skills和rules的区别，顺带聊了下mcp和平时业务中使用等场景react的fiber机制typescript的interface和type的区别算法：https://leetcode.cn/problems/valid-parentheses/?envType=study-plan-v2&a...