打开牛客全是PDD内推

群里小伙伴投稿的时候 我也懵了一下 ,纯八股1. 自我介绍,着重讲讲你的履历2. 讲讲 HashMap 和 Hashtable 的区别，为什么现在工程里几乎不用 HashtableHashtable 的方法基本都是同步的，粒度重，性能差，而且不支持高并发场景下的细粒度优化。HashMap 本身不是线程安全的，但它更轻量，配合外部同步、ConcurrentHashMap 或更合理的并发设计更适合现代工程。Hashtable 还有一个问题是历史包袱重，API 设计也比较老旧，所以现在一般不作为首选。3. 设计一个线程安全的“批量删除 HashMap 中符合条件的 value”功能不能直接在遍历时删...

目前只有wxg约过一面，手撕没撕出来就挂了

项目自己做的，实际上没测试过，我怕来不及了。。。。。

1. 什么是 LoRA？LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation，核心思想是在微调大模型时不直接更新原始大权重矩阵，而是冻结预训练权重，只额外学习两个低秩矩阵，用这两个小矩阵的乘积去近似原权重的增量。原来如果某层权重是： W ∈ R^(d×k) LoRA 不直接学习 ΔW 的完整矩阵，而是写成： ΔW = B A A ∈ R^(r×k), B ∈ R^(d×r), 且 r << min(d, k) 最终前向变成： h = W x + ΔW x = W x + B A x 这样训练参数量会大幅下降。2. LoRA 的思路是什么？LoRA 的基本假设是：大模型在迁移到下...