今天面了个腾讯拿98K出来的神，让我见识到什么是基础的天花板

基础篇

JVM 篇

多线程 &并发篇

Spring 篇

MyBatis 篇

Spring Boot 篇

MySQL 篇

第八篇：Redis 篇

注：含内容详解! 篇幅有限，已整理好 ,私信回复  666   即可获取

第九篇：Spring Cloud 篇

第十篇：Nginx 篇

第十一篇：MQ 篇

第十二篇：数据结构与算法篇

第十三篇：Linux 篇

第十四篇：简历篇

最后

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1. 自我介绍2. 训练一个 decoder-only 大模型时，为什么 embedding 层和 lm head 常常共享权重权重共享本质上是一种参数高效和统计一致性的设计。输入端 embedding 学到的是“token 到向量空间”的映射，输出端 lm head 学到的是“隐藏状态到词表概率”的映射，如果这两个空间本身就在描述同一个词表语义，那么共享权重可以减少冗余参数，并让输入语义空间与输出判别空间保持一致。从优化角度看，共享权重还能起到轻微正则化作用，尤其在词表非常大时更明显。代价是模型表达自由度下降了一点，但对大多数语言模型来说这个损失远小于收益。很多实现里会保留一个独立 bias...
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