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阿b内推工具人
2019-09-30 08:49
哔哩哔哩_高级前端开发工程师
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2019-09-30
在牛客打卡2天,今天学习:刷题 19 道
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03-30 18:59
广州大学 前端工程师
双非前端字节一面面经(难度 plus ultra 版)
真是一场苦战,索性该答的都答了个七七八八加粗的是没答上来的Reconciler 如何遍历 fiber 树(先序遍历)为什么要这么设计(这我上哪知道了)DOM 树和 fiber 树的区别diff 算法是怎么比较新旧两个树的(还没学到 diff 算法呢)浏览器从拿到渲染树以后都经过了哪些阶段(布局→分层→分块→光栅化→直接显示(其实是合成))为什么光栅化要由 GPU 去做(GPU 擅长光栅化的操作)为什么会这样呢(疯了吧问这个)Webpack 和 Vite 有什么区别Vite 打包用的什么(我想也是 ESM 吧)ESM 和 CJS 区别(提到同步导入和异步导入)微任务队列和宏任务队列都是什么任务循...
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阿里巴巴集团_阿里国际-搜索推荐事业部_策略产品专家
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从Claude发布了最新的Opus4.6模型之后,我就开始把搜索推荐场景的策略PRD交给Claude来写了。给它喂了业务背景、用户画像、现有策略逻辑、几组AB实验数据,让它输出一版完整的PRD。结果出来我看了半天,说实话,打个70分不过分。框架完整,数据引用准确,甚至连实验分组逻辑和新用户的兜底方案都写得有模有样。这个质量,比8年前刚转策略方向时的我写得好,更比现在的校招生写的好太多了。那天晚上我躺在床上想了很久。不是焦虑那种想,是认真地在盘,我这么多年积累的东西,到底哪些有护城河,哪些其实只是熟练度?下面是我自己的思考,和大家分享一下。先说能被替代的部分我觉得,AI能替代策略PM大概80%的...
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1. 介绍一下你做的这个项目2. LoRA 的基本原理是什么LoRA 的核心思路是,微调大模型时没有必要把整个权重矩阵都更新掉,而是只学习一个低秩的增量。原始权重记作 (W),微调后的权重写成:其中 (A) 和 (B) 的秩都很低,参数量远小于直接更新整个 (W)。训练时冻结原模型参数,只训练这两个小矩阵,这样显存占用、优化器状态和保存体积都会小很多。它适合做领域适配、指令微调这类任务,因为很多任务对模型的改动并不需要覆盖完整参数空间。LoRA 常见会插在 attention 的 q_proj、v_proj 上,有时也会加在 k_proj、o_proj 或 MLP 层。选哪些层,本质上是在表达...
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