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 ...

还以为有一段实习接下来再找实习会很轻松的呢，双非本科，得物字节美团腾讯全部一面挂，期望越大失望越大，想在暑期前再找一段实习的，现在真的有点不知道该怎么办了

好好好，笑死我了

柠檬微趣一面1.自我介绍2.hashmap底层原理，是否是线程安全的3.不安全应该使用什么4.currenthashmap原理，线程不安全的情况 这块一致追问 答的不太好5.多个线程写一个日志文件，怎么保证并发安全（不太会）6.jvm内存结构7.垃圾回收 怎么确定回收哪些垃圾8.多线程使用场景9.常见的gcroots10.网络分层结构11.tcp和udp区别12.tcp概念问了一大堆13.https了解吗 具体说一下 也是说了一大堆14.mysql索引15.b+树 为什么不用红黑树 b+树的查询效率 推导一下总结：一直问，不会就想，偶尔会给一个反馈，没问实习，没问项目，纯纯八股🍋【柠檬微趣2...