emo的生活

27届后端岗，今天面了个深圳，百人厂，面试20min，面试官没开摄像头。没让自我介绍，上来就查户口，家里情况有无兄弟姐妹...然后呢，问我高考分数，为什么考xx大学，接着问求职规划。有聊一下ai使用的情况和当下的市场环境，问我了解4A吗，我说没了解过，他介绍了一边4A给我听，然后让我复述一遍。并给他们的重要程度做个排序。反问环节：1.问业务，做半导体风控的。2.有无对实习生有技术上的支持和模型的配置。（这点我自己摸索出来的我觉得很好，说一下自己使用ai用哪些配置，聊投机了面试官说不定会让你谈谈使用感受和经验，让他感觉你真的用过）。3.薪资-开4000，有住宿。不太懂这是kpi面，还是厂真的确认...

大学前两年天天玩，高数还挂了，从去年9月份到现在一直在学Java，今天把简历做出来了，项目学了很多，但是有些部分是只过了一遍，挑了几个放简历上了，要应付面试的话还得好好准备第一个问题，这个简历，大佬们有什么修改建议吗第二个问题因为我们学校5月份有个学校安排的实习，具体好像是硬件方面的，感觉很水，我自己想申请自主实习，现在是准备面试到什么时候开始投递呢第三个问题我们后端开发如果想去央国企的话是不是都要求硕士啊，然后央国企有什么需要特别准备的吗，跟私企的招聘有什么区别感谢各位大佬，祝大家都天天开心，发大财

敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度？L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感，谁能不心动啊🥹不服来战💪

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...