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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...

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

年前一面通过，后面问是否考虑外包岗位，撤回的消息说的是“没办法，学历是硬性指标”，难绷那你面我干啥呢，浪费双方时间，你早说是外包岗我还接你面试干啥😂

本人26届硕士应届生，秋招签了个公司的嵌入式岗，主要搞linux开发，目前已经提前入职实习一周啦。 总的来说公司氛围还是不错的，有问题直接问同事都会耐心解答。去的第一周mentor就请喝饮料和请吃饭，第一周主要是看技术文档，理解公司产品业务逻辑和框架，然后使用linux进行应用开发。 看了一周文档今天终于上手写代码了，公司用到的技术以及要求和学校还是有挺大区别的，第一周非常懵，资料看的头疼，代码写的头晕，不过今天一下午还是写出来一个api接口，学到了不少东西，继续努力！ 提前来实习是因为公司实习工资和转正工资一样，还有公司的饭菜还挺好吃，每天只需8元，就可以吃自助三餐(贴个图)，感觉要吃胖，以...