入职一个多月了，来分享一些landing的感受～ 整体说下：可以打85分，毕竟当时辞职就是想要走出舒适圈，的确也会有些不舒适，但基本上是因为阿里和网易风格有差别，需要一些时间适应 我所在的产品线整体风格不卷，加班不严重，周末大家都安排自己的生活，可以安心放下手机，也让我彻底放下“不秒回羞耻症” 阿里云团队规模太大，分工很细，人也很多，想搞清楚一件事情要对接好多好多人，要熟悉的流程也贼多，这个过程的确有些累，但我估计只要在大厂都会这样 感觉这边做事情自由度更高，换句话说，老板只要结果，过程怎么做自己想办法去 凡事凡人都爱讲价值。初次对接的其他部门的同事，也会直接问我，“你对业务的价值是什么” 前...

找实习找得魔怔了，刷到学校的保安处招人，要求写的是本科生，抱着死马当活马医的心态投了简历。结果直接被拒，理由就是学历不够。大专生的小丑时刻不过如此了😭

这个公司真的来对了，今天第一天真的感觉到了公司的氛围很棒，上午就光忙着办手续和签合同，下午就配环境，配环境确实很烦人的，我一定要整一个配环境的文档，造福公司后续的实习生公司给每个新人都准备了礼包，瞅上去确实很喜欢我还发现上班的一个姐姐居然是我的同校学姐，真的很nice捏希望日后也可以一番风顺吧

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 ...