详细解释：在 Python 中，finally 块的执行规则如下：finally 块总是会执行，无论 try 块中是否发生异常。如果 finally 块中有 return 语句，它将覆盖 try 或 except 块中的 return 语句。函数的返回值由最后执行的那个 return 语句决定。def process_resource(): try: return 'success' # 第1步：准备返回 'success' except IOError: return 'io_error' # 未执行，因为没有异常 finally: return 'cleanup_done' # 第2步：覆...

非常夸张，已经超过学校本身的意义了，和学校没啥关系，绝对是个人能力问题！！！牛的人在任何地方都牛！听说他是 2025 年毕业，进了 seed，赶上了 8 月增发那 100 万期权，算下来才有这么多。感觉在印钞厂上班一样，好夸张，已经不是羡慕了，十分震惊！第二个百万offer如下，也是字节给北邮开的200whttps://www.nowcoder.com/feed/main/detail/a8518f8e5eb9487a803f18612dd8036a?sourceSSR=users

本人2027届应届毕业生 目前在实习  不过这就业形势已经疯狂，求拷打简历 ，目前在学习 云计算 智算 Agent rag等等火热领域一些知识吧  对于未来岗位可能没有太明确好  就海投吧。。。求各位大佬给点意见  八股代码可能没那么厉害😂😂

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 ...