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...

人生第一笔工资！！！实习工资，每天300，一月13号入职，一共发了4050！！虽然不多，但是第一次感觉到自己的价值（...或者说价格吧）回想起在学校的时候，每周开组会，挨骂，干不完的活，每个月可怜巴巴的学校发的600补贴。每天都要去实验室，老登安排人定时拍照发在大群，太压抑了。但是！我快毕业了！！我领到了第一笔工资！！好日子快来了！！！希望大家都越来越好！！！

大二小登简历求拷打

本人双非本26前端，目前有了3段前端实习经历，一家初创小公司，一家电信内包，一家游戏大厂。去年秋招还在实习，几乎没有投递，11月实习结束回来，投递了一些，也没有后续。3月份开始投的春招，这周末有5个笔试，但是笔试的算法题也太难了，也不是力扣上的题，我只刷了力扣100，算法很弱，几乎都做不出，本来还担心面试呢，现在连笔试都过不了。同时又看到好多前端已死的帖子，心里真难受，不知道还要不要继续走这个方向，可是不做这个还能做什么呢真的好迷茫。还有3个月不到就要毕业了，这段时间里就要找到工作，完成毕设，我真的能做到吗 有没有前辈可以提一些建议，是否还要继续前端，或者有什么推荐的