许愿

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 ...

这份简历是为了人力资源岗、运营岗撰写的，大家帮我看看有没有什么问题本来是想投点跟数据分析有关系的岗位，但是本人量性研究学的不是很好，也没有相关经验，最后还是放弃了

bg:9本大二/主go/一段实验室打工经历 二面感觉问得深很多，面试官笑呵呵的很有压力 1. 项目深挖（短链接生成系统 - 架构设计与一致性）  面试官： 请简单介绍一下这个短链接生成系统的核心流程。 面试官： 你为什么引入 Redis？如果去掉 Redis 直接抗 5000 QPS，PostgreSQL 的瓶颈大概会出在哪里？ 面试官： 短链接生成的算法你用的哪种？如果是 Hash 算法，产生碰撞（Conflict）了你如何在代码层面解决？ 面试官： 谈谈你提到的一致性方案：先更新数据库，再删除缓存。 面试官： 如果数据库更新成功，但删除缓存失败了，此时会有脏数据。除了重试机制，你了解“延迟...