先问深度学习相关，回归模型和分类模型分别是什么，有哪些，是否了解分类模型，二分类的损失函数和激活函数，二分类的评估指标，写sigmoid和交叉熵损失的伪代码然后是transformer相关，写encoder的伪代码流程batchnorm和layernorm的区别，如果要处理会实时不断出现的数据能用batchnorm吗，怎么用？batchnorm在训练和推理中有什么区别？还问了我做的项目中两个方法的损失函数怎么设计最后是两道手撕，一道是删除链表中的重复元素（重复就全部删除），还有一道是在有序矩阵（横向有序，纵向无序）中找到topk元素的最快方法思路，给出时间复杂度