我本科某211化学类专业，化工厂的噪声&&毒气&&倒班，让我迫切想要逃离，当时的我以为学术是什么非常高大上的东西，于是考研至某985材料专业，并且在所谓的“国家重点实验室”里。但是，毕业进高校的时代早已过去，无意义的科研又让我一度陷入迷茫。于是自学java，B站、星球、小林coding、javaguide、面试鸭我都刷过。力扣刷了大概300道。当时觉得，我的每一份努力都是有意义的，我背的八股能用在简历上、面试中。我的简历整整两页，教育背景部分却只有三行，本硕学校+英语六级（570+）。没有专业课程和绩点，但是写了一堆专业技能，涵盖计算机四大件。没有科研、实习、论...

这是**吗，天天发内推吗，想钱想疯了。看到都烦，我来牛客看面经结果全被这个刷屏

据传网易要下大雨从外包开始网上这图片也是零零散散真滴假滴？

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...