江苏电信9月24号笔试后有消息吗？

cf目前1400，牛子1600，但是不稳定，因为基础不太扎实心态不够稳。专题刷的很难受，带有算法的专题基本上每一道都得看题解问ai才能凭借记忆写出来。想寒假结束也就是3月前冲上cf1600，牛子1700，怕绕弯路，求大佬指点迷津，传授一些心得和方法。

民办本科，目前没有一个offer，就只有好未来的这个岗位，要不要去啊！好焦虑，手里没其他offer，学校目前课程已经结束，在犹豫要不要去，没过的话也放刷实习经历了。给点建议吧

还以为有一段实习接下来再找实习会很轻松的呢，双非本科，得物字节美团腾讯全部一面挂，期望越大失望越大，想在暑期前再找一段实习的，现在真的有点不知道该怎么办了

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 ...