投递了很多，给面的比想象中少非常多，第一周就三个面试，感觉有还比较KPI，整体没有什么意思，希望下周可以好一点京东（约的最后一个面试，感觉之前面试已经有人选了）1：拷打实验室项目2：拷打百度项目3：如何执行动态代码的（Java）4：场景题，给你两个机器，进行负载均衡，一个60%，一个40%，如何操作半个多小时结束，无算法，后续显示流程挂（10-20）亿规模量化1：为什么选择量化2：找工作看重什么3：实习过程中怎么协调的4：你最有成就感的事情第一次投量化，面的第一个量化公司，下周还有一个规模大一点量化的面试。这周这个公司比较奇怪，笔试完先hr面再技术面，星期五好像打电话过来，然后被我手机当作骚扰...

现在好多技术都在学，项目还在搞，但是害怕时间太晚来不及了，只要有人要我就可以了小厂也可以，佬佬帮我看一下😭😭

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...