接着上回讲，这几篇秋招的朋友们可以看看，现在假如面试问到你可以吹吹牛。机器学习属于计算机或人工智能研究生的必修课，有些学校也开这个课，不过本科教育大伙懂的都懂，我明确可以说我自己学校教的没我自己教的好，我自己学的比他讲的细致多了，NLP任务：这里是重头戏了，已经有transformer架构了能替代RNN了。Transformer架构：现在NLP风头最盛，最好用的就算transformer了。这个东西也是后面出来的，为什么替代RNN，原因是提出了自注意力机制。然后比RNN快的多（解决了并行计算问题，这也是为什么现在能看到多卡并行计算的原因，10年前根本难以实现。）这个东西我要讲的细致些，这个架构...

1.自我介绍2.实习平时对接的业务方是谁3.spark的数据倾斜优化4.有用过python或者scala写过rdd级别的代码吗5.spark调优的参数有哪些6.报表用的什么数据库7.sql题：region（地区，字符串类型）department（部门，字符串类型）product_line（产品线，字符串类型）amount（金额，数值类型，如 Double） 如何用一个sql实现将这个三个维度的任意组合都实现的聚合

在InnoDB引擎中，表空间由段（segment），区（extent），页（page），行（row）组成，他们之间的关系是：一个段由多个区组成，一个区由多个页组成，一个页由多个行组成行：数据库表中的记录都是按照行来存储的，根据不同的引擎，有不同的存储结构页：在读取数据的时候，是按照页为单位进行读取的，并不以行读取；一个页默认大小是16kb，也就是最多能保证16kb的连续存储；当我们客户端读取数据的时候，并不是把行数据读取，而是把该行所在的页全部读取到内存中；在这里，我们只需要知道数据读取的最小单位是页即可；区：在B+数中，每一层都是通过双向链表进行链接；在页的定义中，我们知道，一个页里面的数据...

boss上面投了好多，也试了字节和网易的内推，直接就被挂了，实在不知道还有什么能调整的，真心求指点