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 ...

对不起度，有鹅选鹅套公式了球球度不要拉黑

 #投了多少份简历才上岸# 

在很多人眼里，二本出身似乎注定了职业起点有限，但事实证明，起点不代表终点。今天，我们来看看一位二本生（本人徒弟），他是如何通过系统学习与面试准备，成功拿下年薪 12×14K 的心仪嵌入式岗位Offer的。一、从零基础到系统学习：他做对了这些他最初对嵌入式了解并不深，只知道它和单片机、C语言、硬件打交道，但具体方向模糊。他的学习路径非常清晰：夯实C语言基础熟练掌握指针、数组、结构体、函数指针等知识点。特别注重内存管理、字符串处理和链表操作，因为这些是面试高频题。每天坚持写小练习，比如模拟内存管理、实现简单的数据结构。硬件与外设实践学会使用STM32开发板，熟悉GPIO、定时器、ADC/DAC等基...