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...

27届双非本科，软件工程专业，想找前端开发和全栈开发，投简历才发现找工作有多难，正在备考系统架构师，准备考公试一下吧。有没有人可以帮忙看看我的简历，有哪些需要修改的地方。感谢

这部门我刷到连商科的都捞，没有问Java相关问题，都是在对我项目的选型进行提问，也算是让我换个角度去思考问题。秒杀模块有没有调研其他厂商，你写的秒杀模块和其他厂商的有什么具体不一样的地方为什么要用消息队列异步写库，数据库在什么情况下会有压力，数据库资源规格是什么样的，比如分配了多少内存，cpu，磁盘你说你是模拟的，那模拟到什么程度数据库会有瓶颈，怎么判断达到瓶颈，用户量达到什么程度需要异步为什么要设计caffeine+redis二级缓存框架，为什么热key会造成redis的压力，如果只是读取压力有这么大吗，热key的读取压力和非热key读取redis承受能力有多大差距加入caffeine之后数...