腾讯IEG转正

滴滴提前批 出行方向 一面面经😊终于面到核心组了 太不容易了 八股项目都问了1、concurrenthashmap如何保证并发安全2、strign字符串为什么是不可变的3、hashmap的扩容4、联合索引 a=1 b<2 c=3触发规则5、redolog binlog undolog 写入顺序，用update语句举例6、慢sql排查 优化思路7、如果sql已经优化到极致了，偶尔出现比较慢的情况 一般是因为什么？8、缓存穿透怎么解决？9、redisson延迟队列和分布式限流底层原理10、如何利用redis做滑动窗口限流11、有咩有jvm调优经验12、cms 和G1的区别12、spring...

好好好，笑死我了

用友打算干到3月份开学，之后冲击中大厂暑期实习，想知道这份简历能不能达到大厂暑期门槛

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 ...