哈喽大家，喵弟面经分享大厂的面试确实不一样，只能说顺子还是不赖的，好歹没算法一面 tl：23号投递 29号一面记忆不太清晰了 对手撕和场景题印象比较深1.实习与项目我看你项目中用到了zset做排行榜，那我现在要是有一千万个用户，该怎么办呢（回答的可以分积分段存，比如存下积分超过一定阈值的用户，或者直接类似于mysql，做一个分表存）zset底层结构讲一下，跳表的优点，为啥不用b+树呢mysql这块，如果有一个慢sql，你怎么办索引失效情况b+树相较于b树和哈希的优点是什么，为什么就选了b+树怎么保证缓存和数据库一致性（最后提到了消息队列）spring中设计模式的体现jvm中内存模型 八股涉及的...

泡成干尸了

boss投了快六十份简历了，除了不到二十个已读不回，三个要了简历以后就没动静，其他的全是读都不读，只想要一个小厂offer，大佬们，这简历该怎么优化😭😭😭

面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...