去年出国读书，今年十一月份正式从毕业，在校期间就开始投英国的工作，找到了一个实习和一个伦敦的中型科技公司以及曼城埃森哲的Offer，但后面因为和家里的沟通，以及英国PSW签证问题就没有推进了。当时想的是，说这么难找工作的英国我都这么顺利找到了，一时觉得未来虽难，还是充满了希望。回来之后就随便投了一些公司，但逐渐发现其实没有那么简单，一开始没有发觉，后面投的简历多了就逐渐感觉到内卷。之前在英国投的公司，更多看你个人的综合素质，是一个比较长的流程，从你的基础，潜力和对这份工作的热情或者动机，而国内好像总是试图从某一个方面来对你进行打压或者筛选，你要是有实习就从你的学历挑刺，你要是有学历就从你简历空...

目标后端

学院本真的没希望了吗😭秋招0offer，投了也石沉大海，求各位佬指点一下😭

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...