战略部队怎么样啊

产品岗真实工作体会~ 我所在的产品线整体风格不卷，加班不严重，周末大家都安排自己的生活，可以安心放下手机，也让我彻底放下“不秒回羞耻症” 阿里云团队规模太大，分工很细，人也很多，想搞清楚一件事情要对接好多好多人，要熟悉的流程也贼多，这个过程的确有些累，但我估计只要在大厂都会这样 感觉这边做事情自由度更高，换句话说，老板只要结果，过程怎么做自己想办法去 凡事凡人都爱讲价值。初次对接的其他部门的同事，也会直接问我，“你对业务的价值是什么” 目前线上线下接触到的同事估计有四五十个，99%交流都顺畅，有话都直说 这一个月约了不少coffee talk，即使没有直接的工作关联，大家还都挺热心解答我各种疑...

xhs：毋庸置疑的高，绝大多数往32k+走，少数40k+。jd：20薪总包挺大，hr培训统一话术70%的人可以拿满，base对标字节，tx这种，同等级低2-4k，也有base a平的（用别家股票，签字费）。字节：整体薪资区间和往年差不多，只是网上多了一些拿40k的大佬，但30k+的群体也增加了，应该是得益于别家涨薪，字节oc的人一般也有别家offer，a一下就上去了。美团：团子可能确实红今年有点拉，顶级ssp虽然和去年保持一致，但猛发大白菜确实还是太拉了，身边好几个bg很强的收到大白菜秒拒。tx：从目前开奖来看，应该也是小涨，身边有tx 总包后开追上字节总包抢人的，毕竟有鹅选鹅，在总包一致的情况下，鹅很难输。阿里：刚开奖，例子不多，据说阿里控股小涨，期待阿里一手。以上例子全根据身边人总结的，可能不全，理性看待，也期待大家补充不同观点。

屁都不会放一句啊 挂了就说挂了呗 哑巴也能当hr了

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 ...