头条21号面完，有还在等薪资通知的吗

1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答，而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大，适合任务分布和原模型差异比较大的场景，比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候，它更容易学到深层适配；LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景，特别是多任务并行或者多租户配置时，管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移，比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯，LoRA 往往就够了。反过来，如果发现训练后模型虽然会答，但深层行为模式改不动，比如推...

27届双非本科，软件工程专业，想找前端开发和全栈开发，投简历才发现找工作有多难，正在备考系统架构师，准备考公试一下吧。有没有人可以帮忙看看我的简历，有哪些需要修改的地方。感谢

😢 飞书电话会议。我真的搞不懂，那些问题我基本上都回答出来了，咋回事呢。

点开专栏配合旁边目录食用更佳 本专栏只总结最重要的八股，简历对应的 简历话术：  熟悉MySQL基础（索引、事务、存储引擎、MVCC、日志、主从同步）及MyBatis ORM框架整合，具备一定的SQL调优能力。  1. 索引 1.1 分类    分类维度 索引类型 核心特点 适用场景     数据结构 B+Tree 索引 支持等值、范围查询和排序 是MySQL默认索引结构。B+数据放在叶子节点，可以腾出空间让分支节点组织更宽的树，减少磁盘IO次数。叶子节点双向链表，所有数据都维护在叶子节点–对范围查询和排序性能更好    Hash 索引 查询速度极快，但仅支持等值查询 等值查询，如缓存表、键值...