国金证券Java面经

cf目前1400，牛子1600，但是不稳定，因为基础不太扎实心态不够稳。专题刷的很难受，带有算法的专题基本上每一道都得看题解问ai才能凭借记忆写出来。想寒假结束也就是3月前冲上cf1600，牛子1700，怕绕弯路，求大佬指点迷津，传授一些心得和方法。

😭😭本人大三上，运气好进了一家小公司实习，其实我就会个crud写了个外卖项目，但是有公司愿意收留我，我很珍惜这次实习机会，但是有个老师喜欢举报我们这帮逃课实习的，被导员压力了，说是什么领导来查，当天晚上让我立即回宿舍，明早必须去上课实际上第二天来根本没什么领导，导员说的后果很严重，说再被抓到就要把我这学期成绩清零然后上报我夜不归宿并且让我延毕😭但是我很珍惜这次实习机会，师傅对我很好什么问题都愿意帮我解决，一时半会也找不到替课的感觉很为难了，延毕感觉很麻烦

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 ...