1. 自我介绍（面试官要求：着重项目 + 技术积累）核心考察：技术栈广度、项目落地经历、学习连贯性，需突出与前端岗位匹配的核心能力（如跨端、工程化、前后端兼修）。2. 项目深挖（高频追问，核心考察实战能力）重点追问项目小程序课表督导系统：核心难点聚焦页面转 PDF 的宽高适配，追问 PDF 生成具体问题、解决方案、使用的技术库；延伸追问性能优化实操（防抖节流、懒加载、图片优化、分包）。React 转 RN 跨端重构（AI 股市分析项目） ：核心追问跨端重难点与解决方案，包括两端适配、样式兼容、技术栈重构细节；延伸追问是否独立负责工程化 / 打包 / 部署。工程化追问具体在哪个项目做了打包 / ...

这是我在BOSS遇到最有人性的hr，他的鼓励简直让我这么久人机般投简历来，最感动的一次，真的好想进这家公司啊😭😭😭

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...