迅雷和地平线笔试冲突，选哪个？？？求建议~

投了50份简历还没回音？面试总在最后环节被刷？看着同学晒offer越来越焦虑？春招本质是心态战。 技术可以速成，但心态崩了，就全盘皆输。稳住这4个核心心态，配合极简工具，你能跑赢大多数人。心态一：从“求着被选”到“主动匹配”错误认知：”我又被拒绝了。“正确认知：”这次匹配度不够，下一家。“立即行动：用匹配度打分表理性投递投递前，花3分钟填这个表：例如：数据分析用Python完成XX项目，提升20%效率7行动：只重点攻克匹配度>7的岗位。面试时直接说：“我注意到岗位需要XX能力，我曾在XX项目中体现，所以我认为自己匹配。”心态二：管理焦虑，就靠“15分钟法则”焦虑时，给自己15分钟彻底沉溺...

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朋友们好，本人是9本ic本科，参加26考研感觉结果不是很妙，遂迅速投入找工作。但本人技术能力很一般（）想找客户经理、技术支持 、售前工程师、fae和tse这类对技术要求不是特别高的。但现在这个时间段已经美美错过26秋招，市面上基本上看不到什么fae相关在招聘。想着先找个实习，但也很难找，对口的几乎没有。而且身边的朋友们都说一旦做了非技术岗，就再也转不回技术岗了，但技术岗可以转非技术岗，让我先找技术岗啥的。因为对求职一窍不通，求大家建议🥺

面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...