Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...

这家公司疯了吧，5个人招我，我又不是什么稀缺资源这家看样子应该是外包公司

26年是不是都要大力搞AI，现在做Agent就是最好的方向吗。。

面试的时候被问到这个问题：try-catch 会影响性能吗？当时我有点懵，回答了一个模糊的"会有一点影响吧"。面试官追问：影响多大？什么情况下影响大？我就说不上来了。回来之后认真研究了一下，发现这个问题的答案比想象中有意思。先说结论在现代 JavaScript 引擎中，try-catch 本身几乎不影响性能，但异常抛出是昂贵的操作。听起来有点绕？用人话说就是：代码外面套一层 try-catch → 基本没影响代码里频繁 throw Error → 性能会很差下面用数据说话。实测数据我写了个简单的测试： const iterations = 1000000; // 测试1：不...