收到了大疆相机部的offer call

1：自我介绍+对岗位内容提问2：我给你提个开放回答：上海苗条和广东米粉的区别是什么 （我从工艺、人群、地区特色等方面分点回答）3：小学老师没教过你写作文吗，描述一朵花你就说这朵花多美就行了，你这是在用AI回答我。直接告诉我多好吃就行了4：直接做题：根据一个需求文档，快速写出两个接口，15min，文档做题。需求内容为：给你一个线上报错的飞书表格日志，读取用户输入的单元格信息，返回需要获取的报错详情的单元格起点和终点。例如：用户输入“！A1B2”则返回A1和B2。然后第二个接口，根据起点和终点从飞书文档中读取文档信息并转换成字符串。要求超过十条日志记录不合法（缺少字段）或用户参数不合法就退出记录。...

深圳某不知名公司  

人生第一个offer，从此成为节孝子字节timeline:12.29  一面12.30  二面  hr面12.31  ocmomenta:12.25  一面12.30  二面 oc从刚开始面小厂被无情嘲讽，到一天拿下两个大厂offer，中间经历了好多好多困难和挫折，感谢一路上帮助的 人，感谢没有放弃的自己。再见2025，加油2026！

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 ...