1h左右，面试官人很好，我答不出来的时候会引导我。组里是做OLTP相关的。项目介绍对称协程是什么协程A调用了协程B，B完成后，怎么知道要返回A除了协程还有什么实现异步的方法有哪些零拷贝相关的系统调用mmap映射的内存属于内核态还是用户态进程除了通过fork创建，还可以如何创建？进程创建的流程。snapshot是什么隔离级别？各个隔离级别怎么实现的？什么是脏写？可能会产生什么问题？LRU-K算法题：爬楼梯。

据传网易要下大雨从外包开始网上这图片也是零零散散真滴假滴？

1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互，前馈网络负责做非线性变换，残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂，而是信息传播路径短，长距离依赖更容易建模，并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量，但 NLP 任务里句子长度不一致，线上推理时 batch 也经常...