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...

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整体考察范围很广，Java 基础、JVM、MySQL、Redis、Spring、并发、算法都有涉及，每道题不会问得特别深，但覆盖面很全，感觉是在快速扫描你的知识面。算法题有两道，一道链表一道树，难度中等，给的时间不多。总时长刚好一个小时，面试官最后说感觉还不错，让等通知。1. Java 中 synchronized 和 ReentrantLock 的区别是什么，分别适合什么场景？答：synchronized 是 Java 内置的关键字级别的锁，使用简单，加锁和释放锁由 JVM 自动管理，不需要手动释放，不会因为忘记释放导致死锁。但功能比较基础，不支持超时获取锁、不支持中断等待、不支持公平锁，也...