1. 介绍一下你做的这个项目2. LoRA 的基本原理是什么LoRA 的核心思路是，微调大模型时没有必要把整个权重矩阵都更新掉，而是只学习一个低秩的增量。原始权重记作 (W)，微调后的权重写成：其中 (A) 和 (B) 的秩都很低，参数量远小于直接更新整个 (W)。训练时冻结原模型参数，只训练这两个小矩阵，这样显存占用、优化器状态和保存体积都会小很多。它适合做领域适配、指令微调这类任务，因为很多任务对模型的改动并不需要覆盖完整参数空间。LoRA 常见会插在 attention 的 q_proj、v_proj 上，有时也会加在 k_proj、o_proj 或 MLP 层。选哪些层，本质上是在表达...

就是觉得好漂亮，可能是配色？

这种的是真的假的，有没有什么陷阱啊

备战了几个月，刷了几十套大厂面经，把C++方向的高频考点全部整理出来了。华为、大疆、字节、地平线、海康、商汤、百度、腾讯、阿里，这些公司的C++面试题我基本都过了一遍，发现考来考去就是那些核心知识点。这篇文章把最高频的考点全部列出来，每个点都标注了考察频率，帮你把有限的时间花在刀刃上。一、内存管理（必考，几乎100%）堆和栈的区别栈：编译器自动管理，速度快，大小有限（默认8MB），局部变量和函数调用信息存这里堆：手动管理（new/delete），大小受限于系统内存，灵活但容易泄漏内存布局（必须背下来）text段：代码，只读rodata段：字符串常量、const变量data段：已初始化的全局/静...