项目一：模型微调相关（面试问答总结） 首先让我介绍了简历中的第一个项目——模型微调相关项目。在交流过程中，面试官主要围绕以下几个方面进行了提问： 1. 指令遵循能力（未微调情况下的提升方式） 面试官提问： 如果不进行微调，如何让模型在回答指令时具有更高的指令遵循能力（例如格式准确率更高）？ 2. 训练数据来源与构造  训练数据是如何获取的？ 数据是如何构造和设计的？  3. Transformer 中的注意力机制  讲解 注意力机制（Attention Mechanism） 的基本原理。 为什么在计算注意力分数时需要 除以 ？ 为什么是 ，而不是 ？  4. LoRA（Low-Rank Ada...

感觉我的简历在本科生中也不算差，面试的时候八股和算法只要不挖的太深都回答的上来，为什么老是被一面挂😭最近被一面挂麻了，即使问了面试官对我的印象说还不错也仍然被一面挂，真有点怀疑人生了😭

各位老大们 长沙万兴怎么样啊，我现在有一家工资比较高的但是在北京小厂，一家就是长沙万兴

1. HashMap的底层实现原理，扩容机制是怎样的？底层结构：HashMap在JDK 1.8中采用数组+链表+红黑树的结构。初始容量是16，负载因子默认0.75。当链表长度超过8且数组长度大于等于64时，链表会转换为红黑树；当红黑树节点少于6个时会退化回链表。put操作流程：首先对key进行hash运算，通过hash值和数组长度减1做与运算定位到数组下标。如果该位置为空就直接插入；如果不为空，先判断key是否相同，相同就覆盖value；如果是树节点就按红黑树方式插入；如果是链表就遍历链表，找到相同key就覆盖，没找到就插入到链表尾部。插入后判断链表长度是否需要树化，最后判断是否需要扩容。扩容...