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阿狸不怕烫
2022-03-08 17:37
门头沟学院 C++
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2022-03-08
在牛客打卡9天,今天学习:刷题 35 道
每日监督打卡
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01-01 11:51
上海交通大学 算法工程师
为什么Transformer用LayerNorm?
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 ...
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01-05 12:03
南方科技大学 后端工程师
字节飞书AI后端一面凉经
读研期间的第一次面试,体验很差,不知道是不是遇到kpi面了,面试官似乎并不感兴趣,问的也不是很深,基本都答上来了也很顺利,但还是第二天就挂了 ps:年底深圳的实习怎么这么难找?难受,有没有深圳的yy们交流一下 一小时10分钟 全程拷打项目中的八股 1、caffeine缓存时主要存储了什么数据 2、如何能实现按分钟和按小时同时限流,key和value分别是什么 3、spring aop如何实现的 4、用caffeine缓存有什么缺点 5、说一下rag流程 6、如何让大模型的响应时间变小的(stream响应),第一个token时间变小,总体时间如何? 7、redis要保持数据的一致性有什么解决方...
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2025-12-15 12:50
河北工程大学
我靠字节约面了
大二双非小登被字节约面了,海投投到后看了简历直接约面了,虽然不大可能面上,但我将尽我最大努力,期末考试不复习了😡
sta666:
我也是这个国际商业化的,三天,一天一面,就通过了,不过我是后端实习生,好好面感觉能过。
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2025-12-01 16:44
已编辑
湖南大学 安卓
帮忙选一下offer
1.腾讯总包100w,未来还会送港股腾讯股票,具体多少不清楚。2.字节算法ssp,80w+,大佬云集,还有签字费。3.微软自然语言处理,120w+,居家办公,上四休三,签字费+安家费。4.pdd核心部门,总包70w+,发展前景大,干一年提级。5.楼下小区保安月薪2800+,包吃包住,三险一金。6.缅北核心业务,年包200w+,工作轻松,需要口才好。好纠结,不知道选哪个,求大家给点意见,最好带上理由……
我还是走开发吧:
缅北闭眼入
offer帮选
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昨天 21:15
山东大学 嵌入式软件工程师
从智能体热潮看:为什么我反而建议你认真学一学它
2026年被称为Agent 元年,LLM 智能体正成为技术新风口,在独立处理复杂的多步骤任务上潜力巨大……最近你大概率已经看到过“智能体(Agent)在 2026 年进入落地期”之类的判断。各种Demo、框架、平台层出不穷,看起来热闹,但对大多数人来说,这更像是一波离自己很远的技术浪潮。尤其是如果你不是做底层模型,也不是创业者,很容易觉得:这东西是不是又一次“概念先行”,跟普通人的关系并不大。但如果你把时间尺度拉长一点,从个人能力积累的角度看,现在这个节点,反而是一个非常值得警惕、也非常值得介入的时间点。目前很多人对智能体的第一反应是:不就是 Prompt + 调用 API + 自动跑流程吗?...
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