有腾讯hr面还没面的吗

27届最近刚开始java后端实习，目的是赶在3月份前有一个能看得过去的实习经历，后面找暑期实习也许更有优势。目前还是不清楚什么样的内容可以写到简历上，尤其是实习生接触不到核心业务，分配的任务大多都是管理端的crud。核心的业务代码大部分看不到，文档也只有少部分能接触到。感觉后续就是一直打打杂，写一些简单的接口，就算是要偷产出也没有方向（时间有限怕偷的质量不好日后被面试官全盘否定）。所以请教各位大佬什么内容可以是合格的产出呢？

你说说这个白菜前面传多少人了，等着看砸谁手里吗

目前进度：面试总时长半个月，一共16场面试（WXG、快手、百度、两场字节）挂了一场（字节的三面），其他：字节（offer已接）、WXG（意向已拒）、快手（offer已接）、百度（意向已拒）timeline：百度：● 10.29 一面● 11.5 二面● 11.7 三面● 11.7 oc（拒）快手：● 11.3 一面● 11.6 二面● 11.7 oc（接）字节1：● 11.5 一面● 11.6 二面● 11.7 三面● 11.8 挂字节2:● 11.11 一面● 11.12 二面● 11.13 三面● 11.14 oc腾讯：● 11.11 一面● 11.12 二面● 11.13 三面● 11.14 hr面● 11.14 ocmomenta：● 11.4 一面● 11.5 约二面（拒）

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 ...