汇川技术内推

最近刷牛客看好多牛友吐槽面试官态度不好，高高在上，或者针对于某一家公司还做了个面试官排名。这个还是分人，绝大多数公司都面试官还是比较友好的。其实面试对于面试官来说只是工作的一部分，我们很多时候都是拿出工作写代码的时间来面试，相信大家面试的时候也看到面试官一边听你说一边在打字，要么就是在对需求要么就是在摸鱼，当然我感觉还是对需求的概率大哈哈。马上快到春招了，可能也有些小伙伴打算毁约准备春招，或者考研下岸冲刺春招，不管你是什么情况，都可以看看这个突击版学习路线https://www.nowcoder.com/users/664521299最后，不管你拿到什么Offer，适合自己就是最好的，希望各位...

 #虾皮开奖# #OC/开奖# 

👋个人背景：9本 Java后端👏offer1：顺丰 base深圳，大白菜年包27，已发offer邮件，要求下周三签三方。听说顺丰加班严重，福利一般，深圳南山租房等物价也贵，不过后续跳槽的title似乎还行？💯offer2：满帮海外业务，base南京，10月14收到意向，正式offer说是在10-12月发。了解到满帮薪资不错，往年能有(22-24)*13.5。不过海外业务似乎是满帮子公司，担心跳槽认可度低，而且公司是今年4月份成立，担心不稳定。uu们觉得签顺丰还是等满帮offer好呀？另外，虽然南京物价低，我担心后续社招跳槽要求线下面试的话，南京不方便？😥有没有懂的大佬介绍下

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 ...