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...

电源硬件实习和电力电子硬件实习。为什么找了三个月。只有两个面试，还全挂了。。各位大佬看看有没有硬伤

春节后投实习和校招到现在0面试，boss全是已读不回。鼠鼠是农林类垃圾二本的26届计科专业。是项目和实习太烂了吗，牛友们大佬指点下

笔试（2026-3-27）算是真正意义上的第一次笔试，没想到点链接直接跳到牛客网来了。感觉代码练习不太够，以现在这个状态，感觉之后都不用笔试了，笔个锤子笔。第三题没动，一和二过60%样例，甚至都不知道为啥还能过第二题能过60%样例。这周Boss上投了不少，回应的只要寥寥，看来自己还是乐观了，不投大厂恐怕面试都机会了，只能寄希望于大厂的无限复活了。下午还有智源的面试，先面了再说吧，别的连面试机会都没。有点不知道下周的大厂还该不该投，我giao giao giao!