呜呼，程序员危矣！ 你以为你在和AI竞争？错。你在和老板的幻想竞争。 并不是AI的能力真的完全取代程序员，而是让老板以为AI的能力真的可以完全取代程序员！ AI导致的程序员就业危机应该会比预期的还要更早、更猛烈，因为大众对AI的认知有点过于盲目和狂热了，你可能会暗自嘲笑别人啥都不懂，盲目夸大ai,但你别忘了，给你开工资的老板可能也是其中盲目的一员。 可笑吗？荒谬吗？但现实就是——给你发工资的人，可能连 prompt 是什么都搞不清，却敢决定你的去留。上意难测啊!上过班的都能听懂这句话吧

竞赛聊胜于无，实习也没学到东西

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

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...