一面时间：3.20面试官介绍业务自我介绍展开讲一下百度的实习（STAR法则）举一下评测过程中典型的badcase你的工作偏下游，那么是怎么推进闭环的？做ui自动化的时候，url页面相互跳转是怎么处理的？ui自动化用的chrome插件还是自动化平台？挑选一下实习中遇到的困难，你是如何解决的？语言技术栈用的什么？mysql的四大特性（ACID）隔离有哪些级别redis常见八股（分布式锁、三大缓存问题）tcp与udp区别tcp与udp各自举一个使用场景有用过白盒测试吗？算法手撕：leetcode1. 两数之和针对用户登录功能，设计测试用例反问环节二面忘了录音了，反正和一面问的差不多，后面反问的时候跟...

在boss上投简历，沟通和投出去的比例是12:1，是我简历不够好吗，还有什么能优化的地方

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...