华为上海技术研究，算法岗简历投了没有反应？

小骑手是如何在暑期实习里面，以双非学历横向竞争过组内几位92的实习生，杀出重围成功拿到阿里offer的？上篇篇幅有限所有另开一帖详细分享一下小骑手的实习转正述职文档和答辩心得。因为需要转正答辩，小骑手在阿里最大的收获其实是学会了如何述职如何写产出。对于实习，不干活只思考都比只思考不干活要好！实习期间每个人都会有自己1v1的师兄带着熟悉，安排的需求也都是以一个模块作为切入点深入后进行展开的，师兄与ld其实都素不相识，不会偏袒某个人，给他安排更有挑战的活或者产出多的活，所以每个实习生实际上干的活并不会相差太多，没有那么CRUD但也不会太过复杂。那么在有限的需求里，转正答辩文档要怎么去构建和丰富？小...

夯：小红书。  小红书今年绝对的一厂之下，万厂之上，绝绝对对的王者，一夜登顶！！顶级：百度，字节。 字节还是一如既往的稳，但是拿的是健康和命去换啊，出了字节确实找不到这么待遇好的岗位。百度还挺意外的……人上人：京东。东哥今年给了挺多白菜的，但是听说部分给的还行，也算差强人意吧。NPC：鹅厂。鹅厂今年真的，失去了往日的光彩，感觉已经成为路人了，曾今的有鹅选鹅还可行吗。拉：美团。 今年这的被恶心坏了，如果说小红书今年给大家吃了一顿满汉全席，美团今年给大家吃了一坨shi。简直是无语，比白菜还白菜，美团一生黑！！

普通本科，虽然不是什么211，985但是太有挫败感了，都投了100分简历，不是客服就是主播，哎，想找个好点的企业就没希望了吗，不是抱怨，知道时代在进步我们得让自己变得更强大但是压力大呀，请各位大佬给我宝贵的意见

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 ...