你就是一个相貌平平、能力一般的小镇做题家。在小镇上，你可能会比其他人耀眼一些。但是来到大城市，比你璀璨的比比皆是。所以你又在苦恼什么呢？苦恼自己没那么耀眼了？不不不，你还是你，还是那么耀眼，只是被更耀眼的人衬托得没那么耀眼了。于是你拼命想变得更亮，你寄人篱下、忍气吞声，付出更多代价，终于变得和他们一样耀眼。可一抬头，前面还有更耀眼的。你会怎么做呢，继续拼？还是当一滩“扶不上墙的烂泥”？我老妈有个习惯，说白了就是她们那辈人茶余饭后雷打不动的谈资罢了。谁家孩子端上铁饭碗了。谁家姑娘嫁得风光，彩礼收了几十万；谁家小子娶得精明，一分钱没花。工作之后啊，就经常围绕我来回说这两件事，仿佛这在他们眼里就是优...

目前只学完了外卖和点评，八股一塌糊涂

有了一段实习终于敢投大厂了，回想起第一段实习，投的都是中小厂，找了几个月才找到，这次只用了一周，就顺利找到了，果然还是第一段实习最难找。商汤二面挂快手一面挂（两道算法都没a出来）字节三面oc今天也是顺利离职啦

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 ...