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...

（打个码避免被开盒）我被组内委婉劝退，然后需求对接正好对面有个暑期失利的产品，后面聊了一会儿，感觉同是天涯沦落人。然后今天他要私了（离职），在账号停用的前1min，我发了个祝福，然后就如图所示了。此情此景就像我常玩的gal一样凄美，让我触动（纯感概场景，对别人没有意思哈）

大佬帮我看看吧：我大二下学期有一段暑假实习，中小厂应该算，但是也没有参与核心业务，但是在有人带的情况下，写了个小项目（未完善），打算把它作为实习项目，但是简历上实习这个不太会写……我也知道star法则，但是如何包装……现在我的简历像是罗列技术栈……然后我的项目经历也是很标准的黑马点评，我要不要再做一个新的项目加到这个项目经理里面？？还有什么可以优化的都可以指出，我虚心接受并整改，多谢大佬们了！

非科班，信管专业，有一段java小厂的实习经历，找工作到技术面时面对一些问题比较手足无措，平常也就看看牛客上的面经什么的，想春招上岸求大神指导