#就业# #FPGA# #数字IC# 大佬们，话说FPGA方向做哪些应用好呢，现在在做ai加速方向，但是老师说让我换一个方向做😂，相当于开坑，但是我还是想着就业的，目前还能做哪些呢？有点难顶

薪资：   硕士年薪  30-60W，   优秀有机会拿期权福利：零食饮料不限量免费供应，午睡太空船，团建，节日礼物，餐补，台球室，健身房等   ，公司有人才落户政策，你不仅可以享受法定节假日外至少14天的带薪年假，六险一金，季度及年度团建；免费的午餐&晚餐&下午茶，可乐畅饮，零食自由；免费健身房和年度体检；还有瑜伽、篮球、足球等社团/俱乐部活动；目前2024年 秋招 ，2024届实习 已全面开启， 秋招 ，实习都可以，赶快来投递简历吧禾赛科技 是全球领先的3D传感器（激光雷达）制造商。2014年成立于上海，禾赛依靠800多人的团队打造出一系列创新型传感器解决方案，兼顾业内顶...

#牛客帮帮团来啦！有问必答# bg双非本，211硕，属于微电子28所院校，课题方向是用FPGA设计后端驱动microled显示屏，后期还需要数字ic的asic来集成，但是老师不一定给流片机会，要么就是研二去深圳TCL工业园实习一年，大致就是做深度学习算法的，目标检测、缺陷检测之类的算法研究，后期可能转去做算法部署或者转码？但是我对纯软的代码一窍不通，现在只会verilog。我知道bg很一般，现在不论fpga还是数字ic还是深度学习算法都非常卷，十分纠结，不知道哪种会好一些呢？ #电子信息#  #计算机#  #深度学习#  #fpga#  #数字ic#

LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法：思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上，少则数十亿，多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时，如果想要full-tuning所有模型参数，看着是不太实际，一来需要相当多的硬件设备（GPU），二来需要相当长的训练时间。因此，我们可以选择一条捷径，不需要微调LLM的全量参数，而只需要新增少量的参数，通过固定原始模型参数，而只需要微调新增的少量参数，从而达到接近使用全参数full-tuning的效果。本章主要讲述在LLM时代，当下主流的微调方法。 1...