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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...

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分享一下自己的秋招经历，希望能给准备校招的同学一些参考。一、秋招战绩秋招一共投递了 11家公司，经历24场面试，最终拿到5个offer： 拼多多（offer）  美团（offer）  京东（offer）  顺丰（offer）  恒生电子（offer） 其他面试情况： 华为（主管面挂）  腾讯（两次一面挂）  百度（一面挂）  小米（一面挂）  快手（一面挂）  字节跳动（一面后无后续） 二、我的背景很多人觉得大厂很难，其实我的背景也比较普通： 数学专业  没有大厂实习  前端是 2020年2月才开始接触 一开始其实完全没有技术积累。疫情期间在家开始学习前端，本来以为 985学历可以稍微有点优势...