1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...

求求大佬们帮忙看看简历，心态已经被磨平了，感觉自己简历问题比较大，但是不知道怎么下手改。马上要春招了，好迷茫。。。

报志愿时候是幻想的学技术时候是后端的找实习时候是卷爆的谈薪资时候是压价的上班的时候是想死的我当务之急应该马上回家里蹲准备考公考编，而不是在这里天天加班开会😡

🏢 3.6 - 杭州数美科技 - Java 面试状态：一面（3.20 HR 打电话通知面试通过） 🗣️ 1. 自我介绍 常规自我介绍。 🏥 2. PDAD 项目拷打  医患实时通信是如何实现的？（答：WebSocket） 在项目中负责哪一块？ 详细讲解负责的部分（医生工作台及病历系统）  难点与解决：病历系统的数据比较分散，存在各个表中。解决方案是为医生提供统一接口，封装病历 DTO，并在 Mapper 层进行处理。 追问：这跟传统的开发模式有什么区别？(没区别)   权限设置问题：如何区分医生、患者、管理员？（顺势转入场景题）  🌐 3. HTTP 项目拷打  HTTP 服务器是如何...