产品岗真实工作体会~ 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” 目前线上线下接触到的同事估计有四五十个，99%交流都顺畅，有话都直说 这一个月约了不少coffee talk，即使没有直接的工作关联，大家还都挺热心解答我各种疑...

本硕科班，10月末才开始投简历，当时读研就是为了逃避找工作，自己一点规划都没，目前0面试机会，连迪子都给我简历挂了，我甚至有两个acm银。这几天和爸妈打了好几个电话了，特别焦虑，研究生期间也是半摆烂啥也没做出来，读博更是不可能。我已是无敌之人，目前看来最好的选择应该是回老家长沙考公务员or延毕一年等明年秋招。

有些企业问了简历我就给，发了简历就被挂，秒挂……谁不想翻身做地主啊你问我要简历我就要给吗已读不回高冷且拒绝直接倒反天罡

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 ...