华为简历解锁 流程结束

已挂 华为：一面挂，数据挖掘模型原理追问没答好字节跳动：简历挂，缺乏相关实习经历流程中拼多多：笔试通过，一面通知已收到网易：简历初筛通过，等待笔试携程：二面结束，谈了薪资期望已 oc 的某互联网中厂：数据挖掘岗，薪资符合预期，在走签约流程其他小红书：刚投递

时长1h1.自我介绍2.实习经历+项目（持续了大概20min）3.coding部分（持续20min）3.1 三个线程按顺序打印abcabc（因为用Go，所以写得很快，然后写太快了就奖励再来一题。。。）3.2 在最多删除一个字符的前提下，判断是不是回文字符串——————————————————————————————————————————————————————————八股环节4.索引设计的原则答：最左匹配原则（联合索引/复合索引会按照字段的顺序构建B+树，查询时只有匹配‘最左前缀’才能命中索引）高度区分原则避免过度索引：每增加一个索引，会增加磁盘空间的占用，会降低INSERT/UPDATE/...

面试官没开摄像头，感觉像KPI。项目拷打1. 这个是个做中间件的部门（为什么标的后台开发，不然我就提前看一看了），问了好久网关相关问题，怎么设计，有什么问题之类的。2. Redis的发布订阅相关原理3. 为什么要使用RabbitMQ，追问分片分区问题。追问如何承载超大流量4. 了解网络序，字节序，大小端相关内容吗5. 操作系统，IO多路复用是为了解决什么问题，相关的模型6. agent，你用这个agent实际落地过什么任务吗？面试官评价：项目很像为了面试而做的，没有深刻理解为什么要有这些东西。如果不面试谁想做这些项目😫😫😫，我更想每天呆着打ow算法：1.最长有效括号，hot100的hard，没印象让换了一个，面完看一眼就想起来思路了2.旋转遍历数组，比较简单

1. 什么是 LoRA？LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation，核心思想是在微调大模型时不直接更新原始大权重矩阵，而是冻结预训练权重，只额外学习两个低秩矩阵，用这两个小矩阵的乘积去近似原权重的增量。原来如果某层权重是： W ∈ R^(d×k) LoRA 不直接学习 ΔW 的完整矩阵，而是写成： ΔW = B A A ∈ R^(r×k), B ∈ R^(d×r), 且 r << min(d, k) 最终前向变成： h = W x + ΔW x = W x + B A x 这样训练参数量会大幅下降。2. LoRA 的思路是什么？LoRA 的基本假设是：大模型在迁移到下...