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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 ...

好歹也是世界五百强集团下面的分公司，我没好意思说你抠门，你还pua上了。看到评论区有些想在长春求职的uu看了这个图片感觉很焦虑，我想说完全没必要，图里这位招聘人员完全是来搞笑的，又傻又坏。事实上这个工资对于长春双非大学的本科生来说也是非常低了。他说出这种的话的目的也是为了搅浑水，pua应届生让应届生焦虑，好把求职者变成他们的廉价劳动力。他发布的岗位的jd上学历要求只有专科。要不是此人多次邀请我投递简历和面试，我根本连投都不会投。他第一次邀请我投递简历时我看到jd已经婉拒了，我说我是应届生工作经验不符。可能我的“客套话”给了此人自信，让他后面来这么一出。各位求职的uu把这个事当个乐子看就得了。你要是信他的话你就输了。

老粉都知道小猪猪我很久没更新了，因为秋招非常非常不顺利，emo了三个月了，接下来说一下我的情况吧本人是双非本 专业是完全不着计算机边的非科班，比较有优势的是有两段大厂实习，美团和字节。秋招面了50+场泡池子泡死的：滴滴 快手 去哪儿 小鹏汽车 不知名的一两个小厂其中字节13场 两次3面挂 两次2面挂 一次一面挂其中有2场面试题没写出来，其他的都是全a，但该挂还是挂，第三次三面才面进去字节，秋招加暑期总共面了22次字节，在字节的面评可以出成书了快手面了8场，2次实习的，通过了但没去，一次2面挂 最后一次到录用评估 至今无消息滴滴三面完 没几天挂了 所有技术面找不出2个问题是我回答不上来的，三面还来说我去过字节，应该不会考虑滴滴吧，直接给我干傻了去哪儿一天速通 至今无消息小鹏汽车hr 至今无消息美团2面挂 然后不捞我了，三个志愿全部结束，估计被卡学历了虾皮二面挂 这个是我菜，面试官太牛逼了拼多多二面挂 3道题也全写了 也没问题是回答不出来的 泡一周后挂腾讯面了5次 一次2面挂 三次一面挂，我宣布腾讯是世界上最难进的互联网公司然后还有一些零零散散的中小厂，但是数量比较少，约面大多数都是大厂。整体的战况非常惨烈，面试机会少，就算面过了也需要和各路神仙横向对比，很多次我都是那个被比下去的人，不过这也正常，毕竟谁会放着一个985的硕士不招，反而去招一个双非读化学的小子感觉现在互联网对学历的要求越来越高了，不仅仅要985还要硕士了，双非几乎没啥生存空间了，我感觉未来几年双非想要进大厂开发的难度应该直线上升了，唯一的打法还是从大二刷实习，然后苟个转正，不然要是去秋招大概率是炮灰。而且就我面字节这么多次，已经开始问很多ai的东西了，你一破本科生要是没实习没科研懂什么ai啊，纯纯白给了

我常用DeepSeek出题解题，特别是一些客观题。有一次出了一个题，说是选择正确的选项，显示答案是A，我也没仔细看，后来别人反应题有问题，结果看了后面对“A”进行了详细的解析。最后一句，所以答案A是错的......还有就是，如果D选项是以上都正确，那肯定选D。