小丑了家人们，高德一面十分钟被挂

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...

😭这是给挂了吗，都一周了还显示这个。。。。

已经有一段实习了，但是年后投到现在至今0约面😭，是哪里出了问题啊，是双非学历问题还是简历问题啊😭😭求各位大佬指点一下

自我介绍都没有，一上来就问实习介绍一下实习中的难点（深入拷打，觉得这个你这个方案不行巴拉巴拉）八股服务发现的原理（不会，我技术栈没写spring cloud啊，哭）java中的几种引用类型，分别有什么应用场景了解java中哪些锁使用到了哪个锁手撕：重排链表更新 0323 已挂