科大讯飞

面试官人挺好的，问了超级多，面了差不多有四十分钟，就单纯问项目和八股，以及结合项目拓展的一些场景八股如下：CSS中position有哪些取值absolute是相对于什么进行定位的CSS中除了px还有哪些单位flex布局常用属性有哪些箭头函数和普通函数的区别解释事件循环机制，微任务包括哪些，宏任务包括哪些如何保证页面动画的流畅性（CSS动画和JS动画）浏览器存储数据的方式有哪些localStorage和sessionStorage区别两个页面的sessionStorage是互通的吗同源策略是什么，为什么需要这个HTTP和HTTPS有什么区别GET和POST请求区别canvas元素了解吗，如何用它...

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

不是我应聘个it技术支持岗位4-6k 还学历歧视上了😭

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...