远大中心字节入职小伙伴

背景：本人24届，一战考研失败，毕业后参加考公最终下岸，本科就读双非目标院校，专业是网络工程，计算机专业方面的课程都学过，但是无实习经历无工作经验。在考公下岸后，我大概花了两个星期复习了C++，接着由花了两个星期刷完了力扣hot100的题目。在这之后，我联系到了栗栗姐，随即开始准备笔试和面试。 机考：花了两个多星期刷题，题库大概刷了100多道吧。机试前最好熟悉ACM的输入输出模式，如果只用过力扣的核心代码模式还是比较吃力的。精准核酸检测(100)图搜/BFS贪心的商人(100)贪心算法，参考力扣的122题简单的解压缩算法(200)字符串处理/栈综测：往积极乐观的方面选就行了，注意前后一致。 资...

学院本真的没希望了吗😭秋招0offer，投了也石沉大海，求各位佬指点一下😭

Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...