求职新手做简历有一个通病：简历都写得很满，技术栈堆了一大堆（Java/Go/Python/Docker/c++全写上），项目也写了两三个，但面试邀请率低的可怜。为什么？因为你的简历是一篇流水账，而不是一份战绩表。普通的简历只能证明“你会用这个工具”，而有深度的简历能证明“你有解决问题的脑子”。在面试官眼里，有深度的简历和小白简历的区别，就在于能不能回答这几个问题：难在哪里？ (Technical Complexity)你是怎么解决的？ (Problem Solving)结果提升了多少？ (Quantifiable Impact)后续还可以怎么优化？ (Plan/Evolution)内容有了，那...

华子最近开奖了，薪资真不咋的，硕士211才20k在上海？劝退价了，华子不能算互联网大厂，只能算制造业大厂，不过要是能给到14a或者15的薪资还是很有竞争力的

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 ...