虹软科技春招算法岗位来袭~

滴滴后端一二面面经一面40min纯技术面，面试官很友好，时不时会对你微笑，然后点头表示肯定，答对了还会说说得对。挑选一个你最想介绍的项目介绍一下，没有深挖。八股盛宴：C++、C、数据结构、数据库。总结就是不是简单的问你什么是虚函数，然后你说个虚指针，虚函数表就完事了。还会问你空指针可以调用类的方法吗？调用虚函数或者非静态成员变量的非虚函数为什么会崩溃？在什么阶段？大概就是这个意思，所以需要对每个方向的知识点有很深的理解，或者说实际开发中切实的应用过才能答得出来。二面25min个人感觉是目前为止碰到的最让人不解的面试官，全程皱着眉头，问的问题我没理解清楚也不会过多解释，直接默认我不会，然后说那我...

最近在投递简历。在BOSS上，投了50来份小厂(1000人以下)。只有几个人回复(我知道这很正常)，目前有一个小厂hr的电话，说他们的要求很高，我代码有点少。感觉小厂的要求都好高，什么QT，游戏项目/引擎，嵌入式，音视频，图片处理，机器学习，数据挖掘/分析等等，我是不是要改变策略，投中大厂(可能他们的要求比较低，比较看重学习能力)？现在想，先投一个月(边复习+MySQL+QT)，不行就考研去了。

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 ...