开启新副本:暑期实习全攻略相信很多人都知道，第一份实习/工作对于日后的发展尤其重要，在职场上接触的第一个 leader，也会对未来的工作思维、工作态度产生重要的影响。因此第一份实习，可不能随便找个兼职糊弄一下就过去了。那么在选择企业实习的时候，我们应该做些什么呢？事实上，博主自己也是最近才找到实习，没有办法以长远的眼光来判断这个实习究竟对自己未来的作用有多大，所以这里仅仅是谈一下我自己所做的一些准备，以及我自己在找实习过程中的感悟和想法。明确你所处的阶段明确你所处的阶段是指，先看看你现在到底是要找暑期实习还是秋招。相信很多要找实习/工作的同学都听说过“金三银四”、“金九银十”这样的词，也有很多...

各位伟大的牛友们，嵌入式软件简历求批评，不玻璃心

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

1. 什么是 LoRA？LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation，核心思想是在微调大模型时不直接更新原始大权重矩阵，而是冻结预训练权重，只额外学习两个低秩矩阵，用这两个小矩阵的乘积去近似原权重的增量。原来如果某层权重是： W ∈ R^(d×k) LoRA 不直接学习 ΔW 的完整矩阵，而是写成： ΔW = B A A ∈ R^(r×k), B ∈ R^(d×r), 且 r << min(d, k) 最终前向变成： h = W x + ΔW x = W x + B A x 这样训练参数量会大幅下降。2. LoRA 的思路是什么？LoRA 的基本假设是：大模型在迁移到下...