投递记录12

自我介绍实习经历（下面只写一些通用可能考察的地方）Multi-Agent 架构的Agent应用应该如何搭建，为什么需要用Multi-Agent 架构，会存在哪些问题？八股文Redis 实现分布式锁的命令为什么Redis能实现分布式锁Nx是什么的缩写算法K个一组翻转链表整体节奏很轻松，跟面试官几乎是聊天式的交流，很友好，然后面完几个小时就约HR面

今日首蚌，真的很难绷住

😢 飞书电话会议。我真的搞不懂，那些问题我基本上都回答出来了，咋回事呢。

1. 谈谈深度学习中的归一化问题深度学习中的归一化，核心目的是让不同层、不同特征的数值分布更稳定，从而加速训练并提高收敛稳定性。常见归一化包括输入归一化（如像素缩放到[0,1]）、BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm。BatchNorm在mini-batch维度统计均值方差，适合CNN场景；LayerNorm在特征维度统计，常用于NLP和Transformer。归一化可以缓解梯度消失/爆炸、允许更大学习率、降低参数初始化敏感性。 import torch.nn as nn # CNN里常见 BatchNorm2d cnn_block = nn.Sequential( nn...