中山移动进度

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...

拷打简历，第二版简历了， Hot100正在刷第2遍，八股还在背，感觉很不熟，大家八股有什么快速提升的方法吗，

ps:感觉三月一堆大佬，不敢投了

双非一本，产品，大三，第一次正式找暑期实习，两个月了，来记一下踩过的坑，写给同样是第一次的同学。 坑1：以为产品门槛低，进去才知道竞争有多大产品岗不用写代码，以为好找，结果发现正是因为这个，竞争比技术岗大很多，双非背景投大厂产品基本石沉大海。后来调整预期，先找中小厂积累经验，再想往上走。坑2：投之前没做功课，面试当场露馅早期海投，很多公司JD没仔细看，进了面试被问"你了解我们公司哪些产品"，一问三不知，直接挂。现在投之前会先把这家公司的核心产品用一遍，整理出2-3个可以聊的点。坑3：网申表里的附加题没提前准备产品岗很多公司在网申里有额外题目，比如"请描述你最近使用...