滴滴笔试

前两天冲字节一面花不少时间，然后放松了一下有点掉状态，今天正好跟面试官互撕项目回一下蓝1. 自我介绍 优势2. 完整地介绍公司业务、个人工作3. 介绍公式编辑器（技术栈选型的考虑、公式节点数据结构的设计、手搓公式渲染器的契机、导出格式的设计、Taro API 的跨平台适配器）4. 介绍日志记录器（需求、字段设计）5. React 的主要特性（函数组件、hooks、fiber 树与 diff 算法避免频繁操作 DOM 树）6. 用过 Vue 吗（简历用 Vue 写的，SFC 组件能写，学起来应该不难）7. Webpack 和 Vite 打包区别8. 入职时间等9. 反问（公司业务 实习生工作 对...

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...