校招时能轻松做出来的题现在格外费力😓

1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...

最近在和一个朋友聊天，聊到用ai提升自动化测试的效率。他们组做了一个ai生成ui自动化代码的一个agent，然后确实有效率的提升，据他所说大概能提升了30%-40%的效率，对于一些简单的case可以用，但是一些复杂的场景交互用不了。下面戏剧性的一幕出现了，他们的ld通过优化算法，算法非彼算法，把这30%的效率说成了300%然后汇报给老板。也就意味着理论上现在他们的日常工作在自动化上的投入时间会非常的小，但是实际上多出来的这270%是通过他们自己晚上加班解决的。最后：在这场AI裁员的浪潮中肯定会有公司因为错估自己的ai产品所能提供的效率而导致超量的裁员。最后的后果由公司和加班的我们共同承担。

自我介绍发表的 EI 会议文章主题是什么？安卓 Handler 消息机制的跨进程实现原理是什么？Activity、Fragment、Service 的生命周期分别是什么？安卓系统如何判断 APP 是前台还是后台？onRestart 方法在什么情况下会被调用？安卓 View 的绘制流程是什么？安卓事件分发机制的流程是什么？如何自定义一个圆形 View？需要重写哪些方法？如何实现自定义 View 只接收单击事件，不接收双击事件？HTTP 和 HTTPS 的默认端口分别是什么？HTTPS 的 “S” 代表什么？HTTPS 的加密流程是什么？如何保证公钥和私钥不被伪造？什么是虚拟内存？内存分段和分页的...