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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...

佬们想问问这个简历还有啥可以提升之处，不玻璃心，项目就是某马的两个经典项目，准备五月实习但是现在投boss0回复

项目其实就是外卖跟点评，ai润色了一下就想在暑期实习之前找个中小厂这种程度足够吗

OPPO二面面经 C/C++开发请详细介绍您简历中提到的基于单片机的开发项目。请详细介绍您简历中提到的嵌入式Linux系统开发项目。（注：根据描述，这两个项目是面试重点）您在Linux系统下开发过哪些类型的设备驱动？请简述您对Linux I/O多路复用机制 epoll 的理解。您提到了LCD驱动和Input子系统，能否更具体地谈谈您在这方面的实践经验？在Linux设备驱动开发中，中断处理函数的编写需要遵循哪些要点和规范？您是否了解 key_report 这类事件上报机制在底层（如Input子系统）是如何实现的？（驱动开发） 请概述开发一个字符设备驱动程序的主要步骤和框架。（驱动开发） 如果要为...