许愿快手意向书

现如今是2026年元月，如果今年你还拿着2023年的“旧地图”找工作，那你大概率找不到“新大陆”，只会踩坑。 这两年，我们眼睁睁看着互联网大厂从“抢人才”变成“锁HC”，时代的底层逻辑已经变了。我把目前的行业划分为红（危）、绿（机）、黄（搏）三个区，希望能对大家的 择业提供一些参考价值。纯个人理解，说错了大家当个乐子。🔴衰退与高危（结构性坍塌）（这一区的行业建议非必要不入场，因为底层的供需逻辑已经坏了。）1. 传统房建与商业地产设计1.具体现状： 即使有政策托底，民用建筑总量封顶是既定事实。设计院还在降薪，施工单位回款周期极长。2.核心崩塌因素：城镇化率见顶： 房子够住了，没人接盘。资产负债...

普通双非本科，似乎很多企业都只招应届的，想实习感受一下真实的码农工作环境，试着投了一些，但积极回应较少。

前端彻底被AI替代了？？

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 ...