1.自我介绍2.==和equals区别3.方法重载和方法重写区别4.遍历集合可以对元素进行删除吗5.在静态方法为什么不能访问非静态的属性6.静态变量什么时候加载出来生成，什么时候销毁掉7.实例变量什么时候加载出来生成，什么时候销毁掉8.局部变量什么时候加载出来生成，什么时候销毁掉9.策略模式的优缺点10.bean的生命周期11.场景题设计，现在公网暴露了一个接口地址，然后客户有这个鉴权信息，他在鉴权后可以直接访问接口，现在要进行用户频率的访问次数限制，1分钟100次，超过100此后就友好提示客户等一分钟后再重试，下一分钟就可以继续访问100次，不要使用任何的框架，算法，工具类，也不考虑并发，就...

大二小登简历求拷打

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...