烧香拜佛

📍面试公司：华睿（大华子公司）🕐面试时间：3.12💻面试岗位：测试开发（视觉方向）❓面试问题：自我介绍面向对象核心特性列表和元组的区别可变和不可变类型的区别（对象创建后，内存中的值是否可以修改）深拷贝浅拷贝区别Python装饰器（在不修改原函数代码、不改变原函数调用方式的前提下，为函数动态添加额外功能）测试框架？提供了啥功能断言概念，在项目中的应用？实习中的三端三分支是啥为什么引入多线程下载，优势和劣势是啥（分块、断点续传；小文件下载无优势、需要根据服务器配置调整，可能会限制并发连接）异步rpc回调的理解（回调：服务器调用自动化函数，告诉我结果出来了）埋点怎么理解，和日常的调试的区别Je...

投了200份简历，经过7次面试后，还是被cetv捞了，虽然之前就听说c厂是天坑，但想了想第一份实习就算了，干1-2月跑路算鸟，再好好准备暑假去实习

26届毕业生，现在找工作来得及吗？之前准备考公，但感觉希望不大了，不想竹篮打水。求大佬们指点，有7k或以上的工作就行。

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...