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...

求锐评 简历项目找中厂日常实习够不够目前在二刷力扣 发现好多都忘了所以还不太敢投简历

无实习一般学历，求简历拷打🥺

由于楼主技术栈的原因，加上好高骛远，不想做笔试，所以基本上没怎么投暑期，手、团这类公司是技术栈差别，阿里等其他公司卡学历，腾讯在职投不了其他部门。所以最终只投了字节，年前接到飞书面试，年前没时间面，约到年后2.26 飞书一面3.02 飞书二面3.03 挂3.12 HR电话约面3.17 广告一面3.24 广告二面3.27 挂之前还被其他同学说运气好，两次面的部门技术面都是只有两面，但都是倒在二面了，而且都是聊的不错，但还是被挂了。暂时在这边好好呆着吧，过了冷静期，等其他佬拿完offer我再投字节