全文约 8000 字 | 预计阅读 15 分钟 | 建议收藏慢慢看目录春招流程总览我的春招数据复盘笔试题型汇总后端开发面试高频题Agent / AI 方向面试高频题手撕代码题汇总AI 画像 & 开放性问题HR 面 & 谈薪高频题这轮春招教会我的事前言先说起点26 届，浙大软件硕士，秋招因为自身原因没参加，春招从零开始。目标岗位是后端开发 + Agent 应用开发两条腿走路。2 月底才开始投简历，手里没有任何 Offer 保底。再说终点投了 36 家公司，前后经历了 40 多场面试和对话，拿到了 5+ 个 Offer。最终去的方向是 Agent 开发——听起来挺酷，但本质还是开发...

本2硕9，力扣是没刷完的，八股是没背完的，准备先投中小厂练练手，逼自己先面试找找感觉。大厂到底什么时候才配投啊，看了面经能掰扯的最多才一半

如题，tl：3.3 投递3.9 一面3.17 二面3.25 三面3.26 hr面4.1 offer给同样面了腾讯的同志们一点参考。说好的字节才是双非友好大厂呢，为什么我简历是投一次锁一次，以后要当节恨子！鹅是人生第一次面试，本来以为要挂几次，没想到流程还算顺利，初面就直接给我过了，我要感谢腾讯，感谢面试官，感谢hr，感谢所有人。真心是体会到了，找日常实习就是七分运气三分实力

Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...