自我介绍上来直接手撕：括号生成，写了大部分 卡住忘记咋写了，没写出来，后边也没继续写拷打实习（下面是选了一部分有参考价值的）针对资金/权益类接口，整体保障方案包含哪些方面？你怎么去表达这个数据一致性？或者这一致性都包括哪些比较典型的场景？无八股，反问后结束

简短说说最近很反胃的一些事。听到的或者朋友经历的，都是真实：1、一堆人拿了团子之后就笑嘻嘻然后发puq，最后开了个白菜气急败坏。团子都叫开水团了还期待啥呢2、某些公司开奖之后还强调自己不是白菜档，是比较“特殊”的档，和朋友对一对就是白菜变了个形式。。3、腾讯养蛊战术可以啊，最近在ssob上招人，全是双9腾讯实习出来的，一问就是说最后告诉自己没有hc只能现在招，秋招肯定没机会了只能等春招。。。春招大家压力又要大咯4、学历贬值真的太严重了，全是qs前一百硕士，一开始我都惊了，怎么这种大佬会投我发的岗位，后面发现这太正常了。。。基本上全是，要么就是双非一大堆字节腾讯快手实习。。。只能说好的很好坏的很坏，竞争太激烈了5、一些好的国央企线下面试保卫处签到都签厚厚一叠纸，就竞选一个职位，而且实则还很累并不是想象中的事情少，是事多钱少6、突然想到之前某光子叫我去提前三个月实习，现在我才知道多沙比，我至少收了十份光子游戏客户端实习简历没转正成功出来的，某鹅真的有那么好吗？

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 ...