thoughworks和4399的编译器

自我介绍项目应用场景是什么技术挑战，怎么解决的怎么查询OOM的除了你项目里的还有哪些场景会OOM呢使用哪些工具进行OOM定位呢hashmap跟currenthashmap的区别项目的性能瓶颈在哪怎么做系统测试的举一个例子或者是一个场景说一下怎么设计测试用例的接口测试用例怎么设计的有没有做过自动化脚本的开发怎么去定位系统的性能瓶颈呢数据库事务死锁，怎么避免死锁慢查询怎么定位，大概有哪些原因导致慢查询一个数据量非常大的平台，大概是怎么去设计一个测试表呢AI用的多吗，了解一些前沿知识吗手撕：验证二叉搜索树（ACM模式，自己创建树节点）你应该怎么设计这个算法题的测试用例呢反问

先上Timeline:3.17 一面（一小时后通知过了）3.21 二面（面试在周末，周一上午通知过了）3.25 三面（半小时后通知过了）3.26 hr面（当天晚上发offer）面试内容：一二三面基本上都是拷打实习+项目，🈚️八股一二面各一道非常简单的算法，三面🈚️算法hr面主要是了解个人经历、性格，以及就业规划等总体感受：整个流程非常快，这个必须点赞每个面试官的专业能力就不用说了，会问到一些可能自己之前没考虑过的问题，也会现场引导我思考。整体面试氛围很轻松，像是在和同学一起讨论技术问题，交流各自的想法一样，聊的很开心暑期投了不少大厂，但只有腾讯字节给面试，其他公司都没给机会腾子那边也挂了几次不过还好最后如愿进字节了

这个它石是真的恶心，一天就给我结束了。看了一下JD，估计就是卡学历，非要985/211吐了。。。。

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...