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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...

小红书你来的有点晚了已经是节孝子了

求各位牛爷爷指点

说一下背景，26届，数据分析，211本，目标是互联网数据分析+银行数据岗。从2月初投到3月中，陆陆续续投了47家，现在基本上岸了，复盘一下踩过的坑。 1、前两周填表填到想死 这个是我觉得最亏的。前面十几家全是手动填的网申表单，教育经历项目经历实习经历，每家都要重新填一遍，而且有的公司表单巨长，一家能搞15分钟。填到第十家的时候真的有点崩溃，明明都是一样的东西为什么要我填十遍。 后来室友给我推了牛客那个网申助手，录一次信息之后每家打开就自动填好了，我当时的心情就是：我前两周在干嘛。 点击获取：https://www.nowcoder.com/my/resume-plugin-intro 2、海投...