总时长4-50min，对自己的表现总体感觉中等。 1.项目相关大概20min  你们的这个缓冲队列是如何保证不重复读取的 @Async注解你有了解吗 如果Redis宕机了，或者是取出来之后程序宕机了怎么办？ 你了解rewritebatchedstatements参数吗？ 批量插入的时候你怎么处理中间某条数据失败的情况？怎么回滚？ fastjson2和jackson有什么区别，它的优势在哪里？JSONpath我记得在jackson中也有有什么区别吗？  2.八股  我自己主动引导的讲了Java的锁升级相关（这里没讲好，因为担心我话太密了只讲了个大概，然后面试官没有追问，我很多细节没讲出来） Ja...

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

四段实习经历，三段大厂。。春招至今0面试。。。受到好大的打击啊

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...