学院本今年3月份开始转就业，一直走测试/测开方向。秋招以来，从九月到十一月都没有面试，反思是当时策略的问题，没有早早的bOss海投，不应该执着于官网，后期听了不少老哥的建议，开始海投，面试慢慢多起来了从9月份开始投秋招，到现在收获四五个offer（普遍小厂10k左右），最后签了保底，15k左右，base上海，福利待遇不错，975的中小厂，0违约金，比较满意就先签了对比能看到的大部分学院本，感觉我这个算是可以接受的了；知足常乐，毕竟比上不足比下有余下边是所有走完流程的如果重来一次，我会对开始求职的自己说：相信自己，一直坚持，做好当下该做的，等待好运就好；附上力扣134题加油站题解的一句评论

这个公司真的来对了，今天第一天真的感觉到了公司的氛围很棒，上午就光忙着办手续和签合同，下午就配环境，配环境确实很烦人的，我一定要整一个配环境的文档，造福公司后续的实习生公司给每个新人都准备了礼包，瞅上去确实很喜欢我还发现上班的一个姐姐居然是我的同校学姐，真的很nice捏希望日后也可以一番风顺吧

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 ...