1. 谈谈深度学习中的归一化问题深度学习中的归一化，核心目的是让不同层、不同特征的数值分布更稳定，从而加速训练并提高收敛稳定性。常见归一化包括输入归一化（如像素缩放到[0,1]）、BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm。BatchNorm在mini-batch维度统计均值方差，适合CNN场景；LayerNorm在特征维度统计，常用于NLP和Transformer。归一化可以缓解梯度消失/爆炸、允许更大学习率、降低参数初始化敏感性。 import torch.nn as nn # CNN里常见 BatchNorm2d cnn_block = nn.Sequential( nn...

本人目前力扣hot100过了一遍但是还不熟，八股还没怎么背，求各位大佬能给我和我的简历点建议

27届大三，想找个日常实习，中小厂的。简历有什么问题嘛，boss投了400好多消息都没读😭求友友们给点建议

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