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牛客733482520号
2022-02-26 21:05
同济大学 数据分析师
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2022-02-26
在牛客打卡5天,今天学习:刷题 48 道
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一面主要考察了基础八股(CAN协议、RTOS任务调度、volatile/const、内存管理、死锁、看门狗、Linux驱动、AUTOSAR基础等),二面整体难度明显上升,更侧重系统设计能力、车载软件工程实践以及对整车架构的理解深度。面试官会结合一面的项目继续深挖,同时引入更多车载场景下的工程问题。一面提到了你的项目,这次深入聊一下:如果把你的项目移植到车载域控平台上,需要做哪些改造?从硬件抽象、OS选型、通信协议、功能安全几个维度分别说一下。什么是域控架构?和传统分布式ECU架构相比,域控架构的优势和挑战分别是什么?零跑的整车电子架构你了解吗?Classic AUTOSAR的分层架构中,BSW...
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昨天 10:56
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Agent开发,我学过Java后端还需要再学Python吗?
大家好,我是@程序员花海,上周我出过2篇完整从后端转Agent开发的学习路线,也收到了广大牛友的好评,感谢支持!其中一篇关于Agent的面试题更是登上了牛客榜第一,感谢各位的支持!往期文章:1.都在找Agent开发,我整理了80道相关的Agent开发面试题。:https://www.nowcoder.com/discuss/867373725035872256?2.26年全网最全Agent学习路线,拿走不谢!:https://www.nowcoder.com/discuss/864821937527128064?sourceSSR=users3.关于后端和Agent开发,聊聊我的看法:http...
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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...
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