真心求比较

一、前言：我的求职背景与目标1.1 个人基本情况本人是双非本科计算机专业学生，28届，现在也是成功拿到实习offer并入职两周。这篇文章主要是写给和我一样背景的同学作为找实习的经验分享。（仅本人观点，不一定全对）二、技术栈技术栈就是c++，QT，ROS2，opencv，cmake，Linux...现阶段主攻的技术栈，核心围绕C++生态展开，主要包括C++、QT、ROS2、OpenCV、CMake、Linux这几大块，每一块的学习重点和应用场景，我给大家讲清楚，避免大家盲目发力：C++核心能力作为咱们的核心技术底座，C++的学习一定要扎实，重点掌握两大模块：一是STL容器与算法，这是日常开发中最...

据传网易要下大雨从外包开始网上这图片也是零零散散真滴假滴？

让我填高考排名分数就算了，还问我大学努不努力，有无acm 队我要真打acm 还有必要找这种中厂水面试经验吗不管了瞎填吧，那就面试会会你，看看面试官有多抽象

1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答，而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大，适合任务分布和原模型差异比较大的场景，比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候，它更容易学到深层适配；LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景，特别是多任务并行或者多租户配置时，管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移，比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯，LoRA 往往就够了。反过来，如果发现训练后模型虽然会答，但深层行为模式改不动，比如推...