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...

之前的简历面试官被喷写的涉猎范围太广了，求大佬看看这版有没有问题

遇到一个民科乐子，最难绷的一集。

山西到赣州的火车上面慢慢的翻开《软件工程师生存指南》。一本书的作用每个人所汲取的知识程度不同。自信与经验 美国的软件工程师定义生存指南。软件工程师工作职位行业的薪资水平一直是不同领域排名第一。大学本科毕业的时候去过上海找工作。上海的地铁更多交通十分方便。第一次的编程技术面试并不是十分好。结果确实是出人意料有公司HR的口头offer。  上海国际大都市金融商圈积聚很多的银行投资人才。网上投简历继续不同公司的面试。亲戚表哥江西师范大学计算机本科毕业。年龄差距两轮他购买银行的金融投资衍生产品。人情事故年轻人看得更轻。2020年的时候去上海银联总部工作。工作压力十分大离职回到广州。当时去过一些上海的高...