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滴滴后端一二面面经一面40min纯技术面，面试官很友好，时不时会对你微笑，然后点头表示肯定，答对了还会说说得对。挑选一个你最想介绍的项目介绍一下，没有深挖。八股盛宴：C++、C、数据结构、数据库。总结就是不是简单的问你什么是虚函数，然后你说个虚指针，虚函数表就完事了。还会问你空指针可以调用类的方法吗？调用虚函数或者非静态成员变量的非虚函数为什么会崩溃？在什么阶段？大概就是这个意思，所以需要对每个方向的知识点有很深的理解，或者说实际开发中切实的应用过才能答得出来。二面25min个人感觉是目前为止碰到的最让人不解的面试官，全程皱着眉头，问的问题我没理解清楚也不会过多解释，直接默认我不会，然后说那我...

全网热搜，直接杀红眼了，明确薪酬和激励要领先全球头部水平，目标是国内第一、全球第一梯队1.不晋升也能涨薪打破“不晋升不涨薪”魔咒！职级改为L1-L10，每档起薪和天花板均提高，原职级不动也能大幅涨薪，而且非常夸张2.总包全员提升字节真的是拿钱去砸啊，赤裸裸的金钱吸引全球人才，调薪投入保障1.5倍！3.奖金狂涨35%马上就要年底了，绩效好的赢麻了！奖金投入涨35%，年终奖全面加码：▪️ 绩效M：年终奖上限+1.5个月▪️ 绩效M+：上限+2.5个月，下限也+1.5个月▪️ 绩效E：上限+3个月，下限也+3个月

自己几个月的努力没有白费，真的很开心，也重新拾起能让自己自信的勇气感谢之前各位素不相识的牛友们的鼓励与支持这一刻，坚持仙蛊，练成！

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 ...