2025 年，我成功入职了四家公司进入实习，每家公司第一天入职体验且听我娓娓道来。我入职的第一家公司是北京中企云链，入职第一天的体验，满是通勤的疲惫 —— 从学校到公司，单程就要坐两小时地铁。这家公司设有五天试用期，入职首日，我分配到电脑（Mac系统的，第一次接触，不熟悉），就被分配了一个企业级项目的任务：要求在这个项目的基础上，实现前后端分离的增删改查功能。可这个项目采用的是全新框架，再加上这是我的第一份实习，几乎没什么实战经验，我只能对着需求和代码一点点摸索。更让人手足无措的是，试用期里没有 mentor 指导，所有问题都得靠自己硬磕。好不容易熬到下班时间，却被告知要等同事们开完会，才能过...

结果是感谢信，当看到“感谢你的应聘”时就有预感是寄了，rmer的大疆梦还是破碎了八月一面，rm通道，后续没有保温没有waiting list，今天发的感谢信，之前还在幻想，不过现在算是给个痛快了好消息是卓驭约终面了，大疆车载何尝不是一种大疆

目前只学完了外卖和点评，八股一塌糊涂

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 ...