总被"网传"我是颜🐶面试官，但殊不知在我手下被pass的帅哥美女有多少（一个手绝对数不清）自证清白😁还有，我们社区plmm/dd就是多，这可不赖我哦言归正传，作为一个面试官，说说我看简历的习惯吧！1.简历样式越简单越好，不要花里胡哨大面积的色块，达咩❌颜色过于鲜亮，达咩❌白底、黑/藏蓝/深灰字即可，尽量干净整洁✅篇幅上，校招一页搞定，社招最多两页。写了三四页的同学……我真的看不完2.习惯从上往下看：希望你的简历不要出现与本次岗位无关的信息比如：你身高体重（无人在意，不是招超模，不用写）你的身份证号（咱注意一下信息保密）你的驾照、潜水证、一切与本工作无关的证件（我们没有特...

我现在这个水平大概能拿到多少薪资的offer😂

春招约不到面试，太难受了

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...