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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。。。。

如题，八股现在背了一半，hot在刷2遍了，但是好多忘了喵，现在打算边投遍复习了，简历还有要修改的吗？求狠狠拷打喵！！！！

测试的常见类型有哪些？看你用了部署ai，请问你用它干了什么？你在测试当中是怎么利用ai的？缺陷的生命周期？数据库断言解释一下？如何分析sql语句？你的自动化测试框架相比postman、apifox有什么优点？有用过openclaw吗？详细说一下遇见一个问题不确定是不是bug该怎么办？自己的职业规划？能实习多久？你手上有多少offer了？投简历的时候是只投杭州还是北上广深都投？为什么选择杭州？二面一个男的面试的，答得一般化，这个面试官有点注重ai的使用，面了15min，在问到你在测试当中如何利用ai的时候回答的不太好，面试官说了就这些吗？感觉要挂#牛客AI配图神器#