transformer面试题,mainframe面试题

transformer与cnn相比优缺点

1、总的来说，CNN家族的算法更适合处理有局限性的数据，而Transformer家族的算法更适合处理更加复杂的数据。

2、Transformer通常在自然语言处理和机器翻译等序列数据处理任务中得到广泛应用，而CNN则更多用于图像分类和识别等任务。

3、BERT Transformer 使用双向self-attention，而GPT Transformer 使用受限制的self-attention，其中每个token只能处理其左侧的上下文。

4、除了强大的序列建模能力，Transformer 的主要模块 Multi-Head Self-Attention 可以同时感知到输入序列的全局信息，这是 Transformer 相比于 CNN 的巨大优势。

5、CNN的成功依赖于其两个固有的归纳偏置，即平移不变性和局部相关性，而视觉Transformer结构通常缺少这种特性，导致通常需要大量数据才能超越CNN的表现，CNN在小数据集上的表现通常比纯Transformer结构要好。

6、Transformer ，则是人工智能领域的热门算法，在智能驾驶场景中发挥出传统CNN算法所不能企及的感知能力，如拥有更高的图像识别能力、更灵活的泛化性能，且和CNN相比，可可实现多模态数据的处理。 不过，尖子生的作业不好抄。

Transformer和LSTM的对比

1、可以看的到 Transformer 是比 RNN 有明显差距的。虽然读了这个 RECL 的定义感觉作者有强行定超参拉开两者差距之嫌，但毫无疑问的是 Transformer 确实是最糟糕的，只是不一定有数字上好几倍这么夸张。

2、LSTM是RNN的一种特殊类型，它通过引入记忆单元来解决传统RNN的梯度消失问题。记忆单元可以使得网络在处理长序列数据时记住长期的依赖关系。这使得LSTM在处理语音识别任务时性能更好。

3、与LSTM 不同的是，transformer 模型能够以并行方式处理顺序输入，同时仍使来自序列一部分的信息能够为另一部分提供上下文。这一切都归功于他们的注意力模块。3D 模型的顶点包含各种对称性和远点之间的复杂依赖关系。

看完这篇,立马看懂理想首款纯电MEGA

1、但是理想的初心是打造没有里程焦虑的电动车，理想是如何让 MEGA 没有里程焦虑的？ 纯电战略方面，理想依靠理想ONE与L系产品，用44个月的时间，完成了 40万辆车的量产下线。

2、月31日，电哥在理想汽车官方关注到，视频中首次发布了MEGA的内饰设计，官方确认理想MEGA将于2024年3月1日发布，细节信息不少。这次曝光的内容中可以看出，理想MEGA搭载大开口侧滑门，在上车位置设置有台阶及扶手。

3、月17日，在理想汽车举行的家庭科技日发布会上，官方公布了旗下首款纯电车型将命名为“MEGA”，新车将在今年年底发布。

4、易车讯 近日，网络上曝光了一组理想首款纯电车型MEGA路试谍照。在此前举办的理想汽车家庭科技日活动上李想表示，MEGA将于今年年底首发。

5、众车云集的广州车展，理想通过一台身长五米三五的大型 MPV 来讲 5C 纯电技术，看来理想是真的很有底气。

国际贸易毕业生毕业时应具备的证件

国际商务单证员证书：外贸单证员是国际贸易的先行官。各种单证的操作实务既是外销、货代、报关和报检等“四大员”的重要组成部分，也是“四大员”入门的首要条件。

报考条件：具备中专以上学历，国际商务专业中专在校生和其他专业大专。5．国际商务单证员证书 单证员的工作就是负责国际贸易中运输、海关、商检等环节各种单证的管理和操作。报考条件：具有高中以上学历。

证书效用：考试合格者可获得国家商务部和人事部联合颁发的《国际商务从业资格证书》，该证书全国通用，是外经贸从业人员上岗和从事进出口业务的必备条件。

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