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...

该怎么找实习 刷了一天boss全是不活跃岗位

本人双非民办本科，有一段实习经历，投的工作 HR 看完不理或者直接挂掉了😑求拷打

211，测试开发方向，26届春招。京东一面昨天下午结束，整理出来供参考。 基本信息：面试时长：约45分钟笔试到约面等待：9天形式：视频单面 考察模块： 【测试基础】测试用例设计方法，被要求现场给一个登录框设计用例，答了等价类、边界值、错误处理、安全测试几个维度。功能测试 vs 性能测试 vs 安全测试的区别，各适合什么场景。 【编程】Python：列表推导式写法，实现一个简单的装饰器（计时器）。SQL：多表联查 + 用窗口函数实现排名，现写。 【自动化】Selenium的定位方式有哪些，XPath和CSS Selector怎么选，各自优劣。遇到弹窗/iframe怎么处理，switchTo的用法...