求职番外篇💹📈💹

一面redis 的常见操作java 创建线程的方式线程池参数:核心线程数的合理数量?实际生产如何调整?Java 创建线程池如何创建?有哪些方法？事务管理：有用过 Spring 事务吗？一般怎么使用？（@Transactional）什么情况下会导致事务失效？事务的传播机制有哪些？实习无手撕二面二面主要我问了实习，聊了聊性格30min左右后续：二面挂，当时面试官还说祝我后续流程顺利，我服了

我是学院🐭，没面过大厂，官网投的都是秒挂，这是拿我刷kpi的吗？要尝试一下吗？

主播27号面完，到现在还显示这个是不是要挂了啊

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...