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 ...

py后端方向

一、面试题简述你能从你的理解出发，谈谈 Temu 为什么能在这么短时间内做大规模吗？二、面试官想听的1、逻辑意识：能否抓住关键因果链，而不是罗列信息。2、商业理解：是否看得到模式背后的核心竞争力。3、结构化表达：能否从外部看机会-内部看能力-行动拆解三个维度来组织答案。4、岗位相关性：是否能把 Temu 的增长逻辑与招商运营挂钩，而不是停留在抽象商业分析。三、面试回答距离我认为Temu的快速扩张，本质上来源于规模化供给 + 端到端控制 + 高能运营节奏的系统能力，而最大的核心其实是：中国供应链的效率，由Temu的强中心运营体系最大化释放出来。详情请参考：http://xhslink.com/o...