选择题考了很多机器学习,深度学习模型训练有关的东西，没学过没啥头绪编程题第一题给一个长度为n的数组nums对其中的任意一个元素进行两种操作,每个元素最多可以被操作1一次和操作2一次,可以不操作操作1 将其/2并向下取整操作2 减去一个数字k(非负) 操作1可以进行a次，操作2可以进行b次 (a,b均小于n) 求经过操作后，可以得到的最小数组和 思路：先将数组排序，从最大的非负元素开始进行操作1，然后累加结果-b*k即可，注意开Long否则会溢出 时间复杂度： 通过90%样例第二题 class Solution { public long maxAlternatingSum(int[] nums...

挑战全网最惨27届应届生。十几场面试全挂，道心破碎，后续不打算面了，先调整一下心态了。金三银四感觉和双非无关

目标后端

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...