嵌入式到底要不要刷算法题，我面了 20 多家之后的结论是：大厂要刷，而且不能完全不刷。小公司不用在算法题上投入太多时间，性价比很低。一开始我对这个问题也很纠结。因为嵌入式岗位的核心明明是硬件基础、单片机、RTOS、通信协议、项目经验，为什么面试里还会出现链表、二叉树、动态规划？后来面得多了，我慢慢发现：算法题在嵌入式面试里，不是为了考你会不会“做 LeetCode”，而是面试官用来快速判断你的基础能力和筛选效率。真正的问题从来不是“嵌入式岗该不该刷算法”，而是：你投的公司层级不同，算法题的重要性完全不一样。一、算法题在嵌入式面试里的真实定位面试官用算法题，通常在判断三件事：你是否具备基本的数据...

灵神太强了，写力扣没这么爽过

二本的结局就是铁人三项嘛

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...