快手池子群

#### 背景 24届，211本、科班，gap一年。#### 机考 我是12.25联系的栗栗姐，准备机考的话栗栗姐会给你相关的题库，看着刷就行了，注意自己做，不要背答案，机考会查重的。   题库几天刷了常见的题型加起来60+题吧，就让栗栗姐申请机考。收到机考链接后每天刷点leetcode hot100，再看点图论的题，拖到最后一天才机考。 机考要下载牛客客户端，然后手机扫码完放旁边做辅助机位摄像头。进入后牛客直接全屏了，说是能切屏用ide答题，我没敢，直接在牛客上做题。 我随机到的三道题都没做过，不过还好不是难题。 **题目1、求面积最大的单入口空白区域的入口位置和面积** 就O和X组成的矩阵...

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debuff叠满了，打招呼后已经没有后续了，连简历石沉大海的经历都没有（投都投不出去）！两段实习一点含金量都没有，求大佬们给我爆改一下，谢谢喵！

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...