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...

10号下午二面的，今晚才从复试通知链接变成这个进度，求佬解答

想参加春招，感觉自己很菜，有过一段实习，但是参与的代码开发特别少，一直在干杂活 感觉自己没学到什么，java的东西也忘的差不多了，现在想跑路想求助一下大家，问问大家的建议，还有简历上的项目可以去哪里找一下或者背一个，这个是黑马的项目，感觉不行还有就是要怎么快速恢复记忆和重点要背的一些八股什么的也想问问大家希望大家能帮忙看看简历给些建议也欢迎大家在下面讨论

最近 AI Agent 这个词特别火，很多同学都在问：想做 Agent 开发，从哪里开始？ 可以先学 LangChain。 它是目前最适合入门 Agent 开发的框架，GitHub 91k+ star，文档完善，社区活跃，大厂实际在用。学会它，你就打通了 AI 应用开发的核心链路。 一、为什么 Agent 方向值得学？ 先说背景。2026 年 AI 岗位招聘有个明显趋势：  纯算法岗（调模型、跑实验）越来越卷，要求越来越高 AI 应用工程师需求在暴增，门槛相对可控 大量企业开始用 Agent 做内部自动化，但会做的人还很少  Agent 开发的核心就是：让 AI 不只是回答问题，而是能自己规划...