1. 自我介绍2. Transformer 里 Attention 的本质是什么，为什么它适合 Agent 场景Attention 本质上是在做动态加权的信息选择，模型不是把所有上下文平均看，而是根据当前 query 去分配不同 token 的影响力。它的优势在于能处理长距离依赖，并且支持内容寻址，这对 Agent 场景很关键，因为 Agent 经常要从长历史、工具返回和外部知识里挑出当前最有用的信息。真正落地时，Attention 的问题不在“能不能看远”，而在“看得太多以后会不会被噪声拖偏”。3. 在多轮对话 Agent 中，Attention 的局限性体现在哪些方面局限性主要体现在三个地...

个人情况：双非，两段实习原本谈好三月签三方，结果月底说可能没HC，公司来年不招初级开发，可能试用期无法转正。四月初开始投简历，但是还要同时忙毕设，已经是微活的状态了。现在每天都挺焦虑，没找到工作好像也不会做其他的。现在去考研时间也不一定够，而且也不太甘心现在这个结果。希望路过的大佬能指点一下------不知道现在投国企来不来得及，不过感觉学历是硬伤，有没有大佬知道，非常感谢------感谢各位大佬的留言，后续可能考研，不上岸就转行了。

题目：统计2021年11月每天新用户的次日留存率（保留2位小数）思路：1.统计每个用户首次登陆时间，使用group by和min聚合，作为t12.将in_time和out_time分别取出，使用union进行行连接，自动实现去重，得到每个用户的所有登陆日期，作为t23.将t1和t2连接，uid作为key,关键是要加上条件t1.dt = date_sub(t2.dt, interval 1 day)或DATEDIFF(t2.dt, t1.dt) = 14.使用group by对dt进行分组，计算t1.dt数量作为全部，计算t2.dt数量作为次日活跃 select t1.dt, round(cou...