📍面试公司：扬腾创新💻面试岗位：软件测试工程师🕐面试时间：一面（3.16）❓面试问题：（1h）自我介绍为什么选择测试/测开岗位了解测开的工作内容吗，自动化占比？如何衡量测试人员的产出？举例说明如何保证质量数据结构：DFS和BFS的差异以及代码实现（栈/队列、一条路走到底/逐层扩散、图需要加访问标记）JVM垃圾回收机制，对象进入老年代的条件？为什么要分代？（这里的说的有点乱，年龄达标默认15次后晋升老年代/Survivor区空间不足/大对象直接进入（大数组）；分代的核心：按存活周期分代+适配不同的GC算法）MySQL索引结构及分类（聚簇：数据行和索引在一起、B+树非叶子节点存储主键值）SQ...

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

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...