美团优选排序挂

我们公司隔段时间就会放出1-2个实习生需求，面试的学生多了，我慢慢发现：那些能快速拿到offer的学生，和那些总在面试后就没下文的同学，差别往往不在能力本身，而在于怎么突出自己的亮点。其实，每家公司招实习生，基本都需要快速到岗，也就是说，一旦一家公司放出实习生的需求，就代表这个需求是真实的，一旦面试通过，大概率就需要马上入职。而找工作，无非就是突出自己的亮点，从而吸引HR看上我们。那么，怎么突出自己的亮点？很多学生找工作时，总觉得自己没啥经历，没啥可写没啥可说。但其实，亮点是可以“挖”出来的。我给大家3个建议：第一、简历量化成果。哪怕你做的事很小，也尽量用数字说清楚。比如原来写“协助整理数据”...

26春招发一波力？

27双非  一段小厂实习第一次面百度   （10-16内推投递）10.21  通过毕业2年学长内推  一面直接挂了    这个是第一次面大厂  紧张过度第二次面百度（9-15投递）10.27    一面过   面后2h邀约二面10.28    二面11.8      查看官网被挂害，说实话有点难受，第二次面百度，甚至都没有给我发感谢信，都是自己去看有没有挂，10-29  到  11-5 也有面试其他大厂，腾讯，字节，一面都挂了。最近一周投简历好像都没有音讯，感觉只能开年再找了有没有大佬 ，求内推，捞捞孩子吧

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 ...