武汉楚兴

真实感受是：苦的点不一样。北漂苦在天气和距离。冬天零下十几度等公交，鼻涕都冻出来。回家一趟高铁要6小时，过年抢票能把人逼疯。但北京互联网机会是真的多，大厂扎堆，跳槽不用换城市。沪漂苦在生活成本和排外感。同样的工资在上海租的房比北京小一圈，地铁挤到怀疑人生。而且上海人说方言时你真的插不上话，有种隐形的距离感。但气候确实舒服，不用忍受北方的干燥和雾霾。我个人感觉北漂更苦点。因为北京的苦是物理性的——冷、远、干。上海的苦是心理性的——贵、挤、疏离。前者咬咬牙能扛，后者会慢慢消耗你。但说到底，漂哪儿都苦。关键是这个苦值不值。如果能学到东西、攒到钱、看到未来，那苦也就苦了。怕的是苦了半天还在原地踏步，那...

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

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...