1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重，而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支，用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k，全量微调时直接学习ΔW，LoRA 则把它写成：ΔW=BA其中A∈Rr×k，B∈Rd×r ,，(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成：h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项：这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构，不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快，而且原模型参数冻结，方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...

鼠鼠是二本学历，学的是java，面的是软件工程师，面试的时候没问什么技术，就问了一些项目经验，我就把之前公司的项目经验说了一下，但是复盘面试的时候发现讲的很多东西都不会甚至有的根本没听过（mes，仿真，ai）。虽说面试官说了有学习的机会，进去以后先从mes学起，如果学习能力强会调去ai，但鼠鼠还是很紧张，可以说是不自信吧，也可以说是被打压太久了反而没有信心了😭

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花Redis 不使用 B+ Tree 作为存储数据结构，核心原因是 B+ Tree 的设计初衷与 Redis 的核心定位、使用场景完全不匹配，Redis 更侧重内存中的高效读写、低延迟操作，而 B+ Tree 是为优化磁盘 IO 设计的结构，二者适配场景存在本质差异，具体原因如下：设计目标与场景适配性不符：B+ Tree 是为磁盘存储场景设计的平衡多路查找树，其核心优势是通过“非叶子节点仅存索引、叶子节点链表连接”的结构，减少磁盘 IO 次数，适配数据库（如 MySQL）等需要...