个人情况说说个人情况，本人于2025年年末跑路，工作了4年多，写了4年的前端代码。玩了一段时间，过完农历新年后才正式找工作。过完年后收心，于2026年3月初开始投递简历找工作，开始人生第一次社招副本历程。😭市场行情与现状如之前网上所调侃那样，某boss软件主动找你的都是外包。没想到这个调侃在自己这里是真的。对于前度开发岗位现状，根据自己这几天沟通和面试了解到，市场上传统的业务前端开发岗位数量比几年前少了，甚者比去年都少。面试了一家小公司，他们甚至没有前端开发的同事，将职务工作内容直接让兼职来做，或者让其他后端开发帮忙支持一下。真的像之前那句话，“前端已死”，没有经历过，以为只是调侃玩笑。对于...

大家帮我看一下我的简历，真是没招了，2026听劝版~

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...