项目介绍深挖基础知识进程，线程，协程是什么，区别在哪？如果两个线程同时读写一个资源该怎么做？（加锁）用户输入网址到返回网页的内部过程是怎么样的？TCP和UDP的区别是什么，分别适用于什么样的场景？为什么会出现QUIC协议，它是基于TCP还是UDP，解决什么样的问题？为什么HTTP/3要用QUIC，而不用TCP（想讲HTTP用TCP的问题所在，但是忘了）手撕DAG上的最长路径。（示例都错了，害我看半天，撕一半下意识摁ide补全键结果出问题了不能再写了，然后就算了讲思路，大概就是拓扑排序+DP）

26应届，根本约不到面试  

搞笑呢？？？？？

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...