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...

春节后投实习和校招到现在0面试，boss全是已读不回。鼠鼠是农林类垃圾二本的26届计科专业。是项目和实习太烂了吗，牛友们大佬指点下

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

在某些节奏飞快的公司里，HR听到“我愿意配合加班”这句话，眼神都会亮一下。毕竟项目紧张的时候，团队需要的是能一起扛的人。不过说归说，真正聪明的回答通常是：该冲的时候能冲，效率优先，不是靠加班凑时长。毕竟加班不是目标，完成目标才是。