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...

27届大三，想找个日常实习，中小厂的。简历有什么问题嘛，boss投了400好多消息都没读😭求友友们给点建议

双非本科，靠着字节、百度、蔚来三段实习一路撑到春招，到现在才真正认清现实。一封封感谢信砸过来，慢慢明白，学历和学校带来的门槛，远比几段光鲜实习要重得多。最让人无力的，莫过于拼尽全力刷实习、攒经历，最后却连一个入场机会都换不来，那种落差感真的太磨人。总自以为是地觉得，有大厂实习就够了，一定能挤进心仪的公司，可现实一次又一次把幻想击碎。现在的我，早已没了春招初期的锐气，只剩下满心的迷茫和惆怅。不知道是该坦然接受现实，还是继续抱着不切实际的期待，在大厂的梦里不肯醒。

一、同步与异步同步：用来保证调用方和被调用方顺序执行。调用方需要等待被调用方执行完成之后，自身才能继续执行，调用方的逻辑控制流被阻塞。同步不一定要阻塞，只是逻辑控制流被阻塞。阻塞只是同步最常用的手段。异步：调用方和被调用方各自执行。调用方发出请求之后，无需等待被调用方执行完毕就可以继续执行，被调用方的执行结果通过回调、信号等方式返回给调用方。核心区别：调用方的逻辑控制流是否阻塞等待被调用方执行结束。二、同步：有锁、无锁、无等待锁的概念：核心目的是解决并发（多个操作同时进行）时，争抢共享资源（如数据、文件等）导致的混乱问题。上锁（加锁）：申请独占使用权。如果资源空闲，就可获得锁并开始操作。解锁（...