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芋头稀饭
2020-04-14 11:06
厦门大学 数据分析师
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2020-04-14
在牛客打卡96天,今天学习:刷题 24 道/代码提交 12 次
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2025-12-29 09:00
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对很多嵌入式方向的同学来说,春招往往比秋招更“隐蔽”:没有铺天盖地的宣讲,信息分散、节奏更快,但机会依然不少,尤其是对有一定基础、想补招或转正失败再冲一波的人来说,春招非常关键。这篇文章分两部分来说清楚两件事:一是嵌入式春招的真实时间线,二是如何高效、有针对性地准备。一、嵌入式春招一般什么时候开始?1️⃣ 整体时间窗口嵌入式春招通常集中在:2 月下旬 ~ 5 月中旬但要注意,它并不是一次性集中爆发,而是分阶段、滚动式进行。2️⃣ 不同阶段的特点(1)2 月下旬 ~ 3 月中旬:提前批 & 内推启动期企业陆续释放 HC(尤其是中小厂、项目型公司)以 内推、熟人推荐、技术群消息 为主官网岗...
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为什么Transformer用LayerNorm?
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 ...
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2025-12-09 16:37
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2025-12-13 14:51
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太棒了
龙虾x:
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