2026年03月20日 虾皮一面全程45分钟。 一、简历与项目经历自我介绍实习介绍项目难点：在实习或项目中遇到过哪些比较难的地方？有没有遇到过并发问题或同步问题？二、基础知识问答锁机制：你知道什么叫悲观锁和乐观锁吗？你知道什么叫读写锁吗？（追问：还有其他特点吗？）IO模型：同步IO跟异步IO的概念是什么？有什么区别？阻塞IO跟非阻塞IO的概念是什么？（追问）同步/异步 与 阻塞/非阻塞 这四者之间的关系是什么？框架与中间件：你知道零拷贝（Zero Copy）是什么东西吗？日常开发代码手写多少，AI写多少？抢票系统：怎么用Kafka来做验证码登录校验？当时选择Kafka的目的是什么？Java关键...

27届双非本计算机专业，感觉前后端挤满了人 ，于是转AI产品经理 ，学习相关知识 ，做项目改简历，但是投了半个月简历，打招呼了1k➕，只有3个约我面试，还都是那种0-20人的公司，我感觉有点不靠谱，我觉得怎么也得是中厂啊…是简历有问题吗，求指点，还是现阶段没实习没学历的我只能先去这种公司

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

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...