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青岛NOKIA
2022-04-14 17:05
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快手_机器学习算法部_机器学习算法工程师(准入职员工)
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市场部/管培生/运营岗📖 1. HR初面(电话/视频):基础筛选,约20分钟 2. 部门主管复试(现场/视频):专业能力考核,约30-40分钟 3. 总经办终面(现场):综合评估与岗位匹配度,约20分钟 TL参考:投递→1天内HR面→3天内复试→终面→2-3天出结果 - “简单自我介绍一下” ✅ 重点:突出与岗位相关的经历(如活动策划、数据分析),结合品牌调性(国风、年轻化)举例。 - “你了解霸王茶姬吗?最近的市场热点是什么?” ✅ 必答知识点: - 品牌定位:“原味鲜奶茶”赛道,对标星巴克的“东方茶饮文化” - 爆款单品:伯牙绝弦(年销1亿杯+) - 近期热点:春节翻译争议(Lunar ...
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01-06 22:56
武汉大学 Java
20260106【字节】面试算法真题(共1题)
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2025-11-15 22:31
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开饭啦,各位程序员哥哥姐姐今天吃什么
鸡腿肉胡萝卜焖米饭🍚,发现一个妙招把米提前泡二十分钟这样子焖出来效果非常好味道一绝,啊啊啊啊今天就过去了,明天还有一天又上班了呜呜呜。ps:好吃的,漂亮宝宝,酷酷的蝴蝶刀,三个都是我的最爱啊啊啊啊(*σ´∀`)σ
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2025-12-30 08:34
中国矿业大学 行业研究
关于我的网友认识我领导这件事
狸猫换offer:
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01-01 11:51
上海交通大学 算法工程师
为什么Transformer用LayerNorm?
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 ...
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