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cf目前1400，牛子1600，但是不稳定，因为基础不太扎实心态不够稳。专题刷的很难受，带有算法的专题基本上每一道都得看题解问ai才能凭借记忆写出来。想寒假结束也就是3月前冲上cf1600，牛子1700，怕绕弯路，求大佬指点迷津，传授一些心得和方法。

总得来说pdd今年给的比小红书给的还多（变现），而且pdd给的是实实在在的，很稳定。前端：32k*18薪算法：40k*18薪研发：30k*18薪后端：41k*18薪pdd给的实在是太多了，有几个能做到18薪的，但是pdd的强度确实很大，基本上是11,11,6。不过也是真香，拿多少钱干多少事！

普通双非本科，似乎很多企业都只招应届的，想实习感受一下真实的码农工作环境，试着投了一些，但积极回应较少。

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 ...