得物，我的得物

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...

报志愿时候是幻想的学技术时候是后端的找实习时候是卷爆的谈薪资时候是压价的上班的时候是想死的我当务之急应该马上回家里蹲准备考公考编，而不是在这里天天加班开会😡

整体考察范围很广，Java 基础、JVM、MySQL、Redis、Spring、并发、算法都有涉及，每道题不会问得特别深，但覆盖面很全，感觉是在快速扫描你的知识面。算法题有两道，一道链表一道树，难度中等，给的时间不多。总时长刚好一个小时，面试官最后说感觉还不错，让等通知。1. Java 中 synchronized 和 ReentrantLock 的区别是什么，分别适合什么场景？答：synchronized 是 Java 内置的关键字级别的锁，使用简单，加锁和释放锁由 JVM 自动管理，不需要手动释放，不会因为忘记释放导致死锁。但功能比较基础，不支持超时获取锁、不支持中断等待、不支持公平锁，也...