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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...

只招目前在公司所在地的吗？

一面自我介绍为什么要换实习问实习然后延伸八股遇到的比较困难的问题是什么（一）工程化项目打包工具是什么，区别Loader 的功能是什么（二）浏览器原理介绍浏览器的事件循环机制哪些是宏任务、哪些是微任务async/await 的原理是什么浏览器可以识别哪些文件老浏览器不支持新 API要怎么解决（回答的不是很好（三）JS原型链是什么，原型链的终点是什么虚拟列表的实现原理是什么（四）其他有没有自己的服务器，一般用来做什么、怎么操作本地网页其他网段设备无法访问，服务器部署却可以访问，原因是什么（回答的不是很好常用 Linux 命令吗，列举几个（五）手撕用 React 实现一个列表数据渲染当时以为凉了，没...