小红书推荐算法面经一面（60min）1、自我介绍（5分钟）2、项目和一些八股（40分钟）- 模型label是什么- 这一结构为什么会有效果提升，分析- embedding怎么得到的- 简单介绍一下sim3、手撕代码（10分钟）- 最大子数组和4、反问二面（40min）1、自我介绍（5分钟）2、项目（20分钟）- 为什么模型有效果- 召回粗排和精排要解决什么问题，选一个最熟悉的讲一下未来的迭代方向- 怎么保证链路一致性3、手撕代码（10分钟）- 给链表的头结点，将其按照升序排列并返回排序后的链表4、反问虽然两次面试前几个小时，面试官都因为临时开会更改了面试时间，让人有点不舒服，但是面试官人真的都...

计算机找实习，选对时间比盲目海投管用10倍，核心就一个原则：赶早不赶晚。二月中下旬（年后）是入门好时机，小公司和中型企业缺口大、竞争小，零实习经验或基础一般的同学，适合先冲这里积累项目经验，给简历镀金，为后续冲大厂铺路。五月份是暑期实习黄金期！大厂hc最充足，简历初筛通过率最高，千万别等论文、课题结束再投，五月前备好算法题就行。一个极其重要的节点是九月份左右，这时候暑期实习大量离职，而年末又是一些厂的业务旺季，这时候很缺人手来当牛马，此时就是找实习的好时机。最后避坑：提前规划时间，别错过五月黄金窗口；不同阶段定好目标，二月攒经验、五月冲大厂；算法题和项目准备要跟上，时间对了硬实力才管用，祝大家顺利拿到心仪offer！

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 ...