领导眼里的好员工背地里竟是这样

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最近看到越来越多的人拿到了offer，祝贺各位成功拿到了offer，这里有9个核心问题希望可以帮助到大家【正式offer】一切口头承诺都是耍流氓 HR给你承诺的再好，如果没有正式的文件那也不要相信，毕竟说假话的成本太低了，而且相信每个人或多或少在面试的时候也会把自己吹的天花乱坠。对于offer，涉及的承诺必须已书面形式体现，口头的微信聊天记录都不具有法律效力的，而且这些非正式承诺“违约”是没有任何“犯罪成本”的。正式offer需要确认：签约offer的有效期（这点很重要，真的有牛友错过了签约日期导致签约失败）、确定入职时间、是否需要提前实习、报道地点和对接人等信息。【薪资构成】能够到手的才是实...

如题，之前投递时比较少投北京的，基本投的都是附近的，发现 20k 以上的真的很少，后面陆续有投了北京和上海的之后，发现 20k 真是一抓一大把就我目前想签的这个 offer ，有两个 base 地可选，北京开到了 20k+ ，厦门居然只有 14k+ ，都不到 15k ，差了 5、6k啊，楼主是福建人，没去过北京，不懂生活成本差距真有这么大吗，算上公积金一个月能差个 6k 了，关键还是同一公司，搞得有点犹豫要不要留福建了，有没有了解的牛友说一说自己的看法

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 ...