实习第二十三天：

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...

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

29届java实习，简历包装了一下苍穹外卖和黑马点评，请问有什么项目推荐吗？有必要在简历上补个蓝桥杯，马蹄杯之类的算法竞赛吗？接下来还会继续学习🥹想在暑假去进行第一份实习 有机会吗？求大佬拷打😭😭

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花核心结论：Redis内存碎片是已分配但未被使用的零散内存块，常见于频繁增删改场景，会导致内存浪费、OOM风险，需通过INFO memory监控并主动整理。一、什么是内存碎片？内存碎片指Redis已向操作系统申请到的内存（used_memory_rss）中，未被有效利用的空闲小块。这些碎片虽总存在，但因不连续、大小不匹配，无法被新数据复用，最终表现为：实际存数据内存（used_memory）远小于操作系统分配内存（used_memory_rss）内存利用率下降，甚至触发maxm...