我这一生如履薄冰，你说我能走到对岸吗

📍面试公司：字节-中国交易与广告🕐面试时间：4-1💻面试岗位：后端开发❓面试问题：全程问黑马点评那个项目1.token是怎么生成的；2.token续约是怎么做的3.为什么用threadlocal4.threadlocal有什么缺点5.有什么可以代替threadlocal(问我知不知道另外一种threadlocal，听都没听过，没回答上来)6.讲一下redis五种数据结构的底层7.你的项目支持在多端登录吗？8.怎么把他改造成只允许在一个设备上面登录然后是道算法题：寻找重复数（上去脑子短路了，一下没想起来，悲）🙌面试感想：项目全部回答上来了，但是算法没写出来，凉了，感觉面试官还不错，就是自...

我是犯天条了吗？大佬们

人生第一次主动投递简历，深受打击总共打招呼120，其中67个未读，34个已读不回，主动涌上来的5个字节和3个华为kpi，婉拒。最后11个投递简历，然后6个已读不回，2个询问实习时间后口头承诺约面，3个要了简历逗逗我然后没看。想问问该怎么办这是正常的嘛

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...