1.为什么不选择后端分片文件上传？是实现麻烦还是交互麻烦？2.上传的视频文件不会加水印吗？隐私性怎么保证？3.假设数据量比较大，会出现性能问题，如果要你去改，你有什么想法吗？4.一般怎么加索引？怎么读取的更快呢？5.介绍一下什么是联合索引？6.联合索引失效的场景？is null会不会导致索引失效？order by会不会失效？ order by两个字段走不走索引？7.讲解一下rag8.rag中如何处理大数据的分片和分块？9.使用过es吗？讲解一下检索的原理10.讲解一下bm25算法11.算法：杨辉三角，力扣原题写的很快，但是让我改空间复杂度，最后勉强写完。面试官人还不错感觉八股还是背的不够深入啊

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

25届，非科班，混成这样大概是玩脱了吧（

1. 全参数微调的显存一般怎么估算全参数微调的显存不能只看模型参数本身，真正上线训练时至少要把参数、梯度、优化器状态和激活值都算进去。最粗略的估算方式是：如果模型参数量是 N，训练精度是 bf16，那么参数大约占 2N 字节，梯度再来一份 2N，如果用 Adam，还要额外保存两组一阶和二阶矩，通常再加 4N + 4N 字节。也就是说，不考虑激活值时，单参数相关内存大致可以按 12N ~ 16N 字节估。真正把 batch size、sequence length、checkpointing、并行策略加进去后，激活值往往才是大头。所以面试里如果只答“参数量乘 2”基本不够。更稳的答法是先给出静态...