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...

人生第一次主动投递简历，深受打击总共打招呼120，其中67个未读，34个已读不回，主动涌上来的5个字节和3个华为kpi，婉拒。最后11个投递简历，然后6个已读不回，2个询问实习时间后口头承诺约面，3个要了简历逗逗我然后没看。想问问该怎么办这是正常的嘛

大家觉得我这个简历能找到什么样的，中厂有希望吗，简历无水分全真实的

转眼又到了暑期实习招聘的时间，分享一下去年的面经。希望对大家有帮助工作室A一面图形学中常见的光照模型描述一下blinn-phong光照模型有没有学过ue有没有使用过unity的动画系统和物理系统有没有了解过动画系统的物理系统的原理虚函数的原理虚函数表存储在哪里虚函数指针存储在哪里构造函数能声明为虚函数吗? 析构函数呢内存对齐手撕: 如果链表有奇数个结点点, 反转中间结点的前面部分和后面部分, 如果有偶数个结点, 分别反转前半部分和后半部分.红黑树的原理哈夫曼编码如何实现一个轻量的可靠UDP有没有使用过多线程编程二面C++有几年使用经验C++是怎么学习的? 学校里的课程还是自学的课外的话通过什么...