网易内推，11月可投！！帮推进流程！

题目1：员工随机抽奖题目2：最长严格递增子序列

说真的，提前实习在我这完全没半点好处，反而把毕业前的快乐时光全搅和了！本来拿到 offer 后，明明可以好好享受最后一段无忧无虑的校园生活，跟朋友聚餐、旅行、好好放松，结果现在提前实习的风气越来越浓，逼着人早早去公司当社畜，提前体验那种朝九晚五、被工作追着跑的日子 —— 毕竟这种生活以后要过几十年，真没必要提前透支！反而我觉得，不打算转正的实习才是真・爽局！不用顾忌 “表现不好影响转正”，不用硬扛着做不喜欢的活，也不用小心翼翼看领导脸色，觉得工作没意思、学不到东西，或者单纯不想干了，随时能拍屁股走人，主打一个 “老子不转正，谁也管不着” 的自由。这种没有心理负担的实习，才不用把自己逼得紧绷，反而能更真实地感受工作氛围，合得来就多干阵子，合不来就及时抽身，比提前实习硬熬舒服多了！

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 ...