携程的面试官给人也非常的友好；1.自我介绍；2.开始狠狠拷打项目，面试官也会引导我进行一些题目的回答；3.全程就问了一个八股：乐观锁和悲观锁，以及CAS操作；4.手撕LRU缓存

目标后端

听的一个认识的小主播说的，在中大厂工作，身边hr抱怨投的简历里几乎所有都是java，离谱到100份只有3-4是其他的，而且最逆天的是不管招什么岗都差不多。招测开，移动端很有难度，因为java实在太多了。。。然后部门leader还补刀了一句，你们移动端简历的都是后端不要的。感觉分出一点时间多看看一些小主播的真实工作分享，或者向校友多问问真的挺有必要，不能当鸵鸟，我以前完全不知道已经离谱成这样了。现在我感觉真的要认真考虑转移动端了。。。好歹有java知识，也不算从零起步吧。我是28届，还有大半年能完全投入。。。

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...