🌈 Transformer模型核心解析 Transformer以自注意力机制为核心，打破传统序列模型依赖循环结构的局限，通过并行计算在输入序列各位置间建立关联，成为自然语言处理领域的“顶流”架构！模型由编码器和解码器构成，通过多层注意力机制实现信息交互与特征提取，精准捕捉文本语义。 💡 不可忽视的优势 1️⃣ 并行计算王者：支持高效并行运算，轻松应对大规模数据与分布式训练场景，大幅提升训练效率 2️⃣ 迁移学习利器：预训练+微调模式适配多任务，从机器翻译到情感分析，一键切换超灵活 3️⃣ 长距离依赖杀手：自注意力机制无视序列长度，轻松捕捉跨段落语义关联，告别“健忘症” ️ 使用...

可能要撕腾讯了，不知道会不会被拉黑😬

如图，社招，其实我没和他说的是，我下午刚好有京东其他部门的面试😋

双非二本，没学Java感觉与后端无缘了啊，Python是写过完整项目的，C++除了当初为了考证学的Qt之后就只在刷算法题的时候先用Python快速过一遍然后再写一遍C++版本的时候用到了，求佬们指条方向