摘要：一名26届双非本科生就业真实困境，迷茫，绝望与错位点亮和提升自己的意识高度临近大四毕业，又是一个春天，在宿舍写下这篇文章，我没有明确要写什么，删删减减，大脑的敏捷性不似从前，语言表达能力也在退化，已经很久没有写代码了，起初还会刷一点算法题让自己保持思考，但人的天性还是懒惰的，这些为后面的一些事埋下了伏笔。大一过的浑浑噩噩，对所有的课程提不起兴趣，有时候逃掉一下午的课，来到图书馆，静静坐到日落黄昏，等到校园广播响起，路上的学生逐渐多了起来，看着他们有说有笑，心里涌起一丝悲凉，那段时间总爱胡思乱想，但又不知道该如何改变，找不到学习的动力。我很迷茫后面加入了字节跳动青训营，选择了前端开发，不知...

bg211，暑假才转回南京校区😭😭根据星球做了一份简历，项目是一个rag+点评不知道能不能进八股简历上写的背的差不多了，hot100刷了一半，暑假想留校实习，做日常或暑假实习，求各种大佬指点，不玻璃心😭😭

简历求拷打，有没有大佬给点建议😭实习经历不太会写，大部分都是做业务功能的没有很强的技术点😟

第 15 题：LoRA（Low-Rank Adaptation）的数学原理 题目 解释 LoRA（Low-Rank Adaptation）微调的数学原理。 一、动机 全量微调大模型要更新全部参数，显存与算力成本高。LoRA 假设预训练权重在适应新任务时，有效更新是低秩的，因此只学习一个低秩增量，与原权重相加得到适应后的权重，从而大幅减少可训练参数与显存。 二、数学形式 设某层线性变换为 ，。LoRA 不直接改 ，而是增加低秩分解的增量：  其中 ，， 为秩。前向时：   训练：只训练 、， 冻结；参数量从  变为 。 推理：可把  算好存成一张矩阵，等价于单层线性，无额外延迟；或保留  分开算...