redis集群新来一个主节点

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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技术面时我太想表现自己，一开口就滔滔不绝说个没完，结果被面试官直接打断：“讲重点，别扯废话。” 第一次真切体会到什么叫 “死” 于话多，这才懂了 “说话先过脑，言多必失” 真不是空话。

详细解释：在 Python 中，finally 块的执行规则如下：finally 块总是会执行，无论 try 块中是否发生异常。如果 finally 块中有 return 语句，它将覆盖 try 或 except 块中的 return 语句。函数的返回值由最后执行的那个 return 语句决定。def process_resource(): try: return 'success' # 第1步：准备返回 'success' except IOError: return 'io_error' # 未执行，因为没有异常 finally: return 'cleanup_done' # 第2步：覆...