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...

ps:感觉三月一堆大佬，不敢投了

27双非本科，包装了一下黑马点评，想找第一份实习，这简历可以吗？。

本帖是劝大家不要选择客户端的。原因如下：1.做客户端开发之后，你会发现市场需求很小，招人的公司就那些（只有大厂招的人多一些，中小厂招的很少很少）。除非你是那种技术大神，能够百分百进入大厂，以及成为架构那种，那么选择也是可以的。不过既然你都能做的这种程度了，为什么不选择更宽的路子呢？把路走宽，不要把路走窄。2.社招难，客户端开发技术很杂，Android 是 Java 和 Kotlin，iOS 是 OC 和 Swift，以及跨端技术 Flutter、RN 以及 KMP 等等。现在的大环境，公司选择只会选择有对口经验的，如果你没有对口项目经验或者项目经验少，大概率人家是不会要的。写 Swift和 S...