offer决赛圈，终于轮到鼠鼠我了

🏢 1.5 - 字节跳动 - 番茄小说（后端开发） 面试状态：一面（已挂，1.7 收到感谢信） 🗣️ 1. 自我介绍 常规自我介绍。 💻 2. 算法题（手撕代码） ① 数字串转化为字符串  题目描述：给出一个数字串（如 12322），要求给出所有可能的对应字符串组合（输出数组）。例如 12322，输出要列出 1 2 3 2 2 对应的字母 abcaa，12 3 2 2 对应 lcaa 等等。 结果：想了 5 分钟没思路，面试官主动提出换题。  ② 翻转字符串里的单词（URL倒置）  题目链接：************************ 结果：想了 5 分钟，在面试官指引下说出思路。...

经历了一年多的简历修改，现在还没有尝试海投，八股文感觉还没有准备好，就背了Java jvm啊 MySQL spring 那些，上半年光去实习了，没有背全忘了，最近又开始八股，感觉很没有底气去投。第一次小厂面试一下就过了，就演示了下自己可以运行的项目，好像还问了索引 aop 这些，所以现在很没勇气再去尝试。想请教下现金三银四是说现在投递找什么实习？面试是都有有笔试还是特定大公司才有，还有现在投递的是日常实习吗还是暑假实习呀，或者有没有大佬再帮我看下简历提点意见，就压力很大啊

其实是简历求拷打 各位佬尽情拷打吧

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...