哈喽,大家好,今天又是简历点评的一篇博客,继上篇博客点评了简历之后,很多同学后台发我简历让我帮看,然后我发现了大部分同学的简历还是写的很差,可以说是非常差,如果有看过我之前写过的经验贴的话或许就不会这样来写简历了,也可能是执行力太差了,要知道简历是我们的门户,如果简历都不好好写,那么给HR和面试官的第一印象就非常差,已读不回和要简历没下文的概率就很大了,下面点评一下这位同学的软测简历:一.实习经历点评 实习这块都没有什么要说的了其实,基本都是胡编乱造,写的都是没用的内容,如果对于i一个小白来说,哎写的不错的这个实习经历,要业务测试有业务测试,要自动化有自动化,怎么会写的很烂呢? 对于稍微有经验...

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

报志愿时候是幻想的学技术时候是后端的找实习时候是卷爆的谈薪资时候是压价的上班的时候是想死的我当务之急应该马上回家里蹲准备考公考编，而不是在这里天天加班开会😡

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...