面试的时候被问到这个问题：try-catch 会影响性能吗？当时我有点懵，回答了一个模糊的"会有一点影响吧"。面试官追问：影响多大？什么情况下影响大？我就说不上来了。回来之后认真研究了一下，发现这个问题的答案比想象中有意思。先说结论在现代 JavaScript 引擎中，try-catch 本身几乎不影响性能，但异常抛出是昂贵的操作。听起来有点绕？用人话说就是：代码外面套一层 try-catch → 基本没影响代码里频繁 throw Error → 性能会很差下面用数据说话。实测数据我写了个简单的测试： const iterations = 1000000; // 测试1：不...

双非本科，靠着字节、百度、蔚来三段实习一路撑到春招，到现在才真正认清现实。一封封感谢信砸过来，慢慢明白，学历和学校带来的门槛，远比几段光鲜实习要重得多。最让人无力的，莫过于拼尽全力刷实习、攒经历，最后却连一个入场机会都换不来，那种落差感真的太磨人。总自以为是地觉得，有大厂实习就够了，一定能挤进心仪的公司，可现实一次又一次把幻想击碎。现在的我，早已没了春招初期的锐气，只剩下满心的迷茫和惆怅。不知道是该坦然接受现实，还是继续抱着不切实际的期待，在大厂的梦里不肯醒。

好像是个中厂，如果处女面面这个会死吗

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...