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广西大学 算法工程师
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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...
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03-09 14:05
闽南师范大学 Java
厉害喵
实习岗居然要微服务实习经验
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03-03 19:02
门头沟学院 Java
为何实习这么难找……
boss打招呼了快500,简历投了40多份,结果到现在就只有一个外包和一个几十人小厂约面,大部分都是已读不回,或者要了简历就没下文了。不知道是我的简历写的有问题还是打招呼的方式不对,又或者学历的问题,真不知道该咋办了 …………
如何让HR爱上我:
我以为就我,看到大家都这样我就放心了
投了多少份简历才上岸
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03-27 10:16
门头沟学院 C++
影石 音视频开发-C++ 一面
1. 自我介绍2. 写一个高性能模块,需要用链表时,会优先考虑 std::list 吗答案:不一定。很多人看到“频繁插入删除”就先想到 std::list,但高性能场景下不能只看时间复杂度,还得看缓存局部性、内存分配次数、节点额外开销、遍历成本。std::list 的确能做到已知位置 O(1) 插入删除,但它不是连续内存,每个节点单独分配,cache 命中率通常比较差,实际性能未必比 vector 或 deque 好。如果模块里遍历远多于插删,或者数据量大、对 cache 敏感,往往连续存储更占优势。如果确实要频繁中间插删,又担心节点分配成本,工程里还可能结合对象池、侵入式链表或者 boost...
C++ 常考面试题总结
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