第一段实习：我以为学不到东西，是公司和mentor的错我的第一段实习，我的mentor是组里的技术骨干，天天不是开会就是对接项目，一天到晚见不到人，入职当天跟我简单说了句“先看看项目文档，熟悉熟悉代码”，之后就再也没管过我。同组的同事都忙得脚不沾地，每个人都有自己的模块要负责，我连问问题都找不到时机，怕打扰人家工作。入职前半个月，我每天的工作就是：打开电脑，翻一遍根本看不懂的项目代码，对着满屏的业务逻辑发呆，有问题先搜AI，搜不出来就只能憋着，一天下来啥也没干，啥也没学会。后来mentor终于给我安排活了，全是打杂的活：整理接口文档、核对数据、改一些无关紧要的文案、写最简单的单元测试。我硬着头...

简历改了又改，给个笔试也行啊

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...