投的是京东基础架构部门的 C++ 后端开发岗，一面是电话面试，面试官语速很快，上来先聊了十分钟背景，然后直接进技术。整体风格是广度优先，覆盖面很宽，C++ 基础、内存管理、并发、网络、项目都有，但每道题不会问得特别深，感觉是在快速扫描知识面。项目聊了将近二十分钟，他对项目里用到的技术选型很感兴趣，问了不少为什么这么选。最后有一道手撕，难度不高，时间也够。总时长刚好一个小时，整体节奏很快，没有太多思考时间。1. 自我介绍，介绍一下你的实习经历和做过的项目2. 你提到用过消息队列，为什么要引入 MQ，解决了什么问题，选型上为什么选这个而不是其他的？答：引入 MQ 主要解决三个问题：解耦、异步、削峰...

没想到挂了还有感谢信啊哈哈哈哈啊哈哈啊哈哈

求内推

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...