上海某私募基金，运维实习转正一面实习中的主要工作内容，简历中实习工作内容的全面拷打（部分被拷打）jvm排错流程，具体命令行（jstack定位代码行，调日志，调参数等）日常巡检中服务器都出过哪些问题，什么样的场景会导致这样的问题出现（唉）python脚本检测磁盘使用率后发送告警的编写思路，优化思路，报警线设置多少合适，是以什么数据为标准（思路不清晰，回答的不好）服务器资源飙升排查思路（老生常谈）你自己做过服务器的资源飙升后的优化吗，以及你为什么想到这么做服务器硬件了解多少，自己上手过吗（只装过系统，配过IP和上下架......）redis缓存三兄弟，应对思路（标准八股）讲一下实习中你负责的容器化...

投boss已经投麻了，好多都是已读不回，找不到啥约面的机会，想求问一下各位大佬现在是继续找日常好，还是冲暑期好，找暑期我怕要求太高过不了面两个项目都是我问ai写的，求问大佬们还有啥需要改进的地方吗

老哥看看是简历的问题吗？还是投的少了，打招呼咋没几个回的呀😥

1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重，而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支，用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k，全量微调时直接学习ΔW，LoRA 则把它写成：ΔW=BA其中A∈Rr×k，B∈Rd×r ,，(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成：h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项：这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构，不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快，而且原模型参数冻结，方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...