## 整体流程 ​ 机试->网上综测->资格面->两次技术面->主管面 ## 各环节经验#### 机试：​ 在联系栗栗姐后，根据栗栗姐给的材料刷了刷题库。最后熟悉了一下答题环境，在牛客上刷了几题，和Leetcode的不同之处就是多了个输入的处理和输出的print。 ​ 机试需要用到电脑+手机摄像头，如果是台式记得网购一个，之后几次面试也用得上。机试的软件一开始还给我闪退了一次，说什么环境有问题好像，后面不管他直接重连就解决了。​ 机试由2道100分题和1道200分题组成，虽然说2道100分题做完才能进入200分题页面，但也可以随时返回100题页面进行修改。我遇到的2道1...

只有字节阿里华为kpi。求佬们帮看下简历😭😭😭😭😭

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互，前馈网络负责做非线性变换，残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂，而是信息传播路径短，长距离依赖更容易建模，并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量，但 NLP 任务里句子长度不一致，线上推理时 batch 也经常...