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...

26届本科，这样的简历春招能拿到offer吗

简历求拷打，有没有大佬给点建议😭实习经历不太会写，大部分都是做业务功能的没有很强的技术点😟

本来不想发了，但实在很郁闷，今天补了一些昨天面过之后的短板看完有同公司大佬当天上午面下午就约面但也有不过的立马发感谢信的我是昨天下午面完，今天一天无约面，官网显示在流程还在泡，可能在横向，也不发感谢信这次面的还行，但还是被深挖问了几个地方，虽然自己有想法但答的四四五五的，因为有些猜的不算准评价为知识广度是被认可的，但是深问就不太行，废话谁能想到问这么深，也不是，主要没遇见过标准答案，就比如滑动窗口为什么过时？没办法保证频率吗？窗口小了能保证那为什么不如令牌桶？rocketmq三层锁重平衡，那什么时候会重平衡新增删除还有啥？没反应过来，导致重复消费还导致啥？应该乱序，但没仔细看过只答了乱序没说问...