许继一面

我是27年毕业，现在还没毕业在准备阶段，为9月校招先做准备，简历只有本科投硕士的，还没太改就不放了，我先介绍下自己。本科在吉林大学 仪器系 测控技术与仪器专业，毕业综测第二名，绩点3.895/4.0，保研硕士目前在哈工大本部 仪器系 仪器科学与技术英语比较差，擦边过的四级，六级还没考过，计算机拿了二级WPS和三级网络技术证拿过的奖，本科3次一等1次国励，还有个小社会奖学金，研一拿的入学特等。本科实践课很多很多很多，数电、模电、信号与系统、嵌入式、控制系统、微机原理这些理论课都有对应的实践课，要做小项目的，对应的学的东西是VHDL、焊接技术和画PCB板、MATLAB、单片机、PID算法、汇编语言...

这是**吗，天天发内推吗，想钱想疯了。看到都烦，我来牛客看面经结果全被这个刷屏

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

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...