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Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...

0实习，春招能拿到offer吗，  孩子要哭了🥹🥹

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

第一题，车以为和上次的贪心一样，结果就是非常简单的模拟第一次忘了小于0的时候归为0，对了90.第二次就满分了第二题，拓扑，就是入度一开始空间超了，是忘了把减去的点remove了。后面就直接过第三题，很意外为什么25？一开始以为是去重，后面发现好像不用。但是我暴力算的话，5%？还没有直接最大减去最小判断的25%多呢？第四题，很难，写了写输入