实习选择：美团 v.s. 网易

#牛客AI配图神器#📍面试公司：信雅达🕐面试时间：3.27💻面试岗位：Java❓面试问题：1：你先做个自我介绍。2：你这边的实习到 12 月份结束了，这个是他们是规定就这么长时间不留用还是其他情况？3：你理解的 Java 内存模型（JVM 内存模型）是怎样的一个机制？4：讲一下 Java 的垃圾回收机制5：你做的项目里，有没有遇到一些 Java 的内存溢出的一些场景？怎么排查的？6：数据库的话是看这里只列了 Mysql，是就接触过 Mysql 数据库，是吗？一些国产新创的数据库没接触啊？7：Mysql 一些性能的一些调优方面，比如 SQL 的性能等等。这方面有没有一些可以分享的经验？8：...

鼠鼠本人，民办本科（花钱COS本科生），只有一段6个月的小厂实习。可以实习转正，但是我还是没有选择留下，因为风险大，要实习到毕业，且不签三方。所以选择了春招了，但是现在问题来了我现在海投boos，😅没有一个面试。我想问问各位牛爷爷，我这种背景，现在到底能不能找到一个Java开发的工作，如果不能我也就死心了，如果能我应该要执行怎么样的投递策略，对了简历这样写可以吗。最新修改简历

双非学校， 八股大概看了一遍，该去投中大厂吗，还是继续沉淀再投。

1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互，前馈网络负责做非线性变换，残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂，而是信息传播路径短，长距离依赖更容易建模，并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量，但 NLP 任务里句子长度不一致，线上推理时 batch 也经常...