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写论文的过程中，最崩溃的时刻莫过于查重结果出来的那一刻。辛辛苦苦写的内容，被一串数字和重复率击中，让人瞬间怀疑自己的一切努力。那一刻，只想大喊：重写？又要改？但也正是这些崩溃，让我学会更严谨地引用、整理资料，也让论文一步步走向完善。

在北京，硕211给了25*15，是不是白菜价啊？

可能也是我菜没想到比小厂都上手快 上一段小厂实习改了一段时间的样式才让我写其他的 现在已经在做比较核心的任务了好难啊 什么术语都听不懂 流程也不清楚 每天都抓耳挠腮坚持 坚持 已经来了两周了 再坚持一两个月 春招就有优势就明朗了吧为什么忙忙碌碌这么久都没有收获 而别人幸运地一下就进大厂了呢 明明水平差不多 而我努力这么久只有一个烂offer还拒了面试真的很靠运气啊不公平的不止有家境还有运气

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 ...