自我介绍你的实习经历或者项目经历，你觉得哪个比较有亮点，我们展开聊聊 你做性能优化的出发点是什么，从哪些方面去做性能优化servicewoker缓存，你把什么放入servicework，具体展开讲讲说说性能指标的定义，从哪些地方做功可以导致指标的优化 做功点，比如你要优化你的fcp懒加载的原理是什么，为什么可以做到性能优化TTI的优化，你是怎么做的这些性能指标你是怎么获取的呢在上段实习中你做了什么vue2和vue3的区别vue2到vue3的迁移怎么做的，怎么实现新旧版本的迁移上份实习，你做的系统面向的用户是谁你在这些经历中，你觉得比较有挑战的点是什么假如你有一个客诉，但是你本地无法复现，你怎么...

这个它石是真的恶心，一天就给我结束了。看了一下JD，估计就是卡学历，非要985/211吐了。。。。

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...