2.28 考研分数出来就感觉有点悬进复试有点难 于是开始准备春招，寒假其实也在学一点开发的东西和准备简历。但欠缺的东西还是很多。3.6 经过几天的思考和情况观测，感觉在复试线边缘准备开始投递春招和准备复试开始也是很焦虑吧，不知道未来在哪里，到底要去干啥，一直背八股了解项目。中间过程最难受的就是做测评吧，非常消耗时间而且好多家都是一样的题目，感觉像吃了shi一样。到目前为止投了大概500+，实际简历到hr手中的可能100左右，面试6家企业，这周还有四家，已经oc 2个外包。具体面筋可以看我主页，我也是第一次面试吧从3月中旬收到第一家开始，感觉也是非常紧张，最后反问面试官也说我有点紧张，加强一下表...

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

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...