拒的1是目前了解到给我的薪资太白菜了，属于是绝对不会考虑的保底的2是位于一线城市的非中心区的电商运营，双休，包吃，需要提前实习1个月的样子，给的薪资是税前1w第一年是13薪，第二年之后是13-15薪。能接受的在于，本人作为文科硕感觉这个薪资水平还算可以的了，另外这个地区楼主可以够得上房租的人才补贴，再加上非中心地段原本房租也就两三千，公积金加补贴我房租基本上全部cover了，所以税后工资基本上可以大部分存下来，不想去的点在于1，行业是家居用品类，感觉不是新兴行业，担心自己未来发展方向2，听说电商部门加班严重，担心自己顶不住3，社交媒体有加到之前来过这个公司的前辈，她说她签了三方答应提前实习，结...

0实习，什么都没有，一问三不知简历如下求建议，算法什么的也不懂

timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面（挂）2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长

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...