产品运营属于产品还是运营？

网上类似的源码长文不少，我最近也在写 React 源码。作者往往写得尽兴、覆盖面也广，读者却不一定对得上自己的节奏：你想抠的那一点未必落在文章的主线上，而仓库一直在演进，成稿稍一搁置，对照现版就容易对不上号。也正因如此，很多同学更倾向于亲自读源码。带着问题找答案，节奏和技术栈都更贴自己。这篇想分享的是读大型前端开源项目（例如 React、Vue、Webpack、Babel）源码时怎么切入、怎么少迷路。目标很简单：授人以渔，让你在遇到新机制、底层实现或 Bug 时，能自己钻进去看清楚。为什么读源码要先有问题读之前先想清楚：为什么要打开仓库？我的看法是，首要目的是解决实际问题。没有目标地&quot...

忽然收到了面试邀请 有没有友友有面经分享 投了这么多 第一个面试机会

面试官史上无敌温柔，也很专业，之前面字节都给我面到怀疑人生了，面经不分先后，不完整相互介绍聊聊项目秒杀券怎么实现分布式锁，可重入，锁超时消息队列的消息挤压问题可以设置很多consumer吗消息队列怎么保证消息可靠redis的数据类型大key怎么解决，有什么危害多线程的并发工具有哪些concurrenthashmapunsafe了解吗算法：全排列mysql主键什么类型为什么自增索引的底层原理是什么自增除了方便索引还有什么用

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...