是：保持预训练好的原始模型权重完全冻结（不更新），仅在某些特定的权重矩阵（如注意力模块中的Q、K、V、O矩阵）旁，添加一对可训练的低秩矩阵（通常记为A和B）。在微调过程中，只训练这些新增的、参数量很少的低秩矩阵，让它们学习任务特定的知识。（参数高效微调）是一种用于微调大型语言模型的高效方法，其核心目标是只更新或新增模型中的一小部分参数，而非调整全部参数（即全参数微调）。秩（r）决定了低秩矩阵的大小

集群搭建请准备工作-SSH免密登录与集群时间同步

hive常用开窗函数

hive中rank（）和order by的用法测试

hive分桶抽样和常用查询函数

hive中排序函数

ApplicationMaster:单个Job在运行在YARN上时，启动一个当前job的AppMR，这个进程负责这个Job所有Task资源申请，以及状态检测,容错。Container:计算资源的抽象表达，一个Container中封装了若干计算资源，例如，CPU，内存。ResourceManager:（1个）资源管理者：负责整个集群中所有节点资源的管理和调度。NodeManager:（N个）节点资源

是：保持预训练好的原始模型权重完全冻结（不更新），仅在某些特定的权重矩阵（如注意力模块中的Q、K、V、O矩阵）旁，添加一对可训练的低秩矩阵（通常记为A和B）。在微调过程中，只训练这些新增的、参数量很少的低秩矩阵，让它们学习任务特定的知识。（参数高效微调）是一种用于微调大型语言模型的高效方法，其核心目标是只更新或新增模型中的一小部分参数，而非调整全部参数（即全参数微调）。秩（r）决定了低秩矩阵的大小

作者在搭建Hadoop集群时的详细配置步骤和脚本工具分享。内容包括：1）HDFS搭建（NameNode/DataNode配置与启动）；2）YARN配置（ResourceManager/NodeManager设置）；3）历史服务器和日志聚集功能配置；4）SSH免密登录设置及自动化脚本（XSYNC文件分发/xcall集群命令）；5）集群启动原理图解。作者还提到整理笔记的初衷是为了求职准备，反映了当前严