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...

无实习一般学历，求简历拷打🥺

现在好多技术都在学，项目还在搞，但是害怕时间太晚来不及了，只要有人要我就可以了小厂也可以，佬佬帮我看一下😭😭

说实话2025年LLM岗位的薪资真的离谱，校招开到60万到200万，各家公司都在抢人。agent方向更是香，很多同学简历上都写了agent相关的项目或论文。但面试下来，发现不少同学其实卡在一些关键点上——不是不聪明，是没想清楚。一、业务背景搞清楚了吗？这是最基础、也最容易被忽视的一关。面试官第一个问题往往就是：你这个agent应用是干嘛的？输入什么、输出什么？你得能说清楚：是做客服问答，还是自动生成图片？整个流程是怎样的，比如"输入query → query改写 → RAG检索 → 模型生成 → 后处理"，最好脑子里有一张架构图，能顺口说出来。扣分场景：只会说"这...