emmmm。。。從來沒麵過試，咋準備呢？仔細想了想，面試官肯定會問簡歷上的那個專案，畢竟還是有些對口的，時間有點久遠，就叫了羅大佬來幫忙覆盤一下。覆盤專案的時候，又仔細想了想大概面試的時候會問些啥，羅大佬叫我去看看別人的面經。好的，谷歌「演算法工程師 ai 安全」，開啟幾個頁面，emmmmmmmm。。。。第乙個問題，不會。。第二個，不會。。第三個，還是不會。。。。羅大佬順便給我來了個模擬面試。。涼了啊，怎麼感覺自己好像啥都沒學過一樣的。。。然後週三晚上，就先把自己之前寫的相關的部落格全過了一遍，再把這學期上機器學習課寫的所有演算法再過一遍，然後就是不斷的刷網上的面經，我也不知道週三晚上幾點睡的，周四早上8點半起來接著補。。除了吃飯和中間兩節課，基本都在補之前學過但沒注意到的或是忘了的知識點了。
然後就是周四晚上的面試。。。開始覆盤
自我介紹（對，從週三晚上開始還乙個很重要的事就是準備自我介紹。。好難啊，面試官還順便問了問我學這方面多久了，差不多1年了）
介紹一下簡歷上的那個專案（我那個專案名稱是「基於流量特徵聚類的c&c網域名稱檢測方法研究」，便介紹面試官邊打斷問些細節什麼的，其中問了下為什麼用層次聚類，其它聚類方式用了沒，我回答說試過 k-means ，但 k 值的選取比較麻煩，然後面試官告訴我 k-means 的 k 可以大致估算出來的。。orz。。專案裡面有塊涉及深度學習，面試官好像比較感興趣，然而那塊不是我做的，我對深度學習不是很熟，然後後面幾次面試官想問深度學習方面的問題也都沒能問，還是自己太菜了，哭了，考完試就開始惡補深度學習 orz）
svm的目標函式（愣了一下，就說原始目標為 \(min \frac \frac\) ）那這裡為什麼是二分之一知道嗎（之前推公式的時候糾結過，當時得出的結論是方便求導，推公式的時候多思考思考還是有點用的）
介紹下決策樹（想了一會兒怎麼說，組織語言有點難），熵的公式
整合模型中gbdt的原理（我當時說是擬合殘差（因為看好多人都這麼說），但面試官說不太對，叫我回去好好再看看，我又補了句或者說是負梯度，就有點懵），還知道其它什麼整合模型嗎（rf，隨機森林，又稍微介紹了下隨機森林）
如果出現過擬合了，該怎麼辦（第一反應就是加正則化，l1正則、l2正則，好了場面開始尷尬）那l1、l2正則都起了什麼作用能說下嗎？（emmmm。。。。。起了什麼作用。。什麼作用。。gg。。。。emmmm，這個具體細節有些忘了。。）那行，接著說其它辦法吧（然後說了k-fold 和 加資料）
（可能是因為說到了k-fold吧）那說下你知道的模型整合 emsemble 的方法（說實話我一開始沒聽清問題，但聽到了整合，稍微了愣了下，在想剛剛不是問過了嗎，但又聽到了emsemble 就知道是問融合，然後就打了下知道的方法）
看你簡歷上寫了那麼多比賽的獲獎，那挑個你熟悉的比賽講講吧（我想了想，就挑了 kaggle 上 ieee 的那個比賽介紹了下，不過好像主要還是特徵工程，就沒有面試官比較想關注的點，於是後面作死說了對 v 那組特徵的處理方法，先通過相關性篩選掉一部分，然後再用pca）怎麼通過相關性篩的，採用的是什麼相關性（gg。。。我當時用的是 pandas 裡面的 corr 函式，沒了解裡面是啥相關性，感覺是線性相關性，但到底是啥。。說了句可能是協方差，感覺好像不太對。。。）稍微尬了會兒，那說說 pca 吧（龜龜。。。上週上課老師才講過 pca， 回來還沒怎麼看。。有點忘了，也不知道咋組織語言。。。又 gg ）
（這裡開始經受暴擊）那看你簡歷上寫著熟悉 tensorflow，那問問你計算圖的概念吧（我死了。。。想說自己熟悉的是tensorflow 2.0，1.x 版本一直沒學，只是能大致看懂，真正開始自己用 tensorflow 開始寫**還是前段時間答辯回來裝了 2.0 gpu版本之後開始的。。。考完試補起來）
（暴擊x2）你這還寫了個熟悉shell，那我問你個簡單的吧，字串分割要怎麼做（我回去一定馬上改簡歷，以為自己用 shell 寫了個檔案轉移的**就算熟悉了，真是沒經過毒打。。然後場面又尷尬了）
13.再問問你以後的考慮是怎麼樣的，如果選擇的話機器學習和資料探勘會選哪塊（我當時回答的是如果按目前興趣來看的話會選資料探勘）但是我們這個崗位可能更偏研究一些（我當時又補了補，就是更偏向於落地，要讓做出來的研究能夠落地，做那種能有實際價值的，balabala 地又講了一些）那你後面要不要讀研（可能因為剛剛講的時候說到了有跟導師。。然而。。能保研肯定想讀地呀。。。然而沒法成績保研 我太菜了.jpg）你不是圖靈班的嘛，保研還有問題嗎？（暴擊x4，學校成績上只保 15 個人左右，然後圖靈班總共有31人。。。。）
14.那我的問題完了，你有什麼想問我的嗎
我就先問了問面試官對我這次面試的評價，畢竟是第一次面試，還是想知道自己有哪些不足，然後後面回去補。主要就是深度學習掌握的程度不夠，考完試馬上就去補 orz。。。然後又問了問他們具體的研究方向，聽了之後感覺還是有點意思的，但是好像目前水平還不夠哇。。
面完試之後看了看時間，接近乙個小時，週三晚上羅大佬跟我說面試時間一般45分鐘到乙個小時，我當時人都傻了，想了想自己的知識儲備，似乎二三十分鐘就可以結束了呀，那場面豈不是一度尷尬？？？面完試自己感覺還好，起碼比自己預想的要好很多了，不知道面試官具體是啥感想。感覺面試官人很好，盡量避免了問會讓我自閉的問題， 說是一周之內出通知，感覺自己能過得機率不大。。後面繼續努力了，考完試（年後，最後一門機器學習 31 號，考完跨年，23333）後開始高頻率更新部落格，順便改簡歷。。。。
第一次面試 騰訊
主要是思維的縝密性，靈活性和全面性，一定要冷靜 演算法都不是很難的，都是最基本的，但一定要正確的寫出來，一定要考慮邊界值 1.python的基本操作，切片，詞典，漢字處理，最基本的操作應該要會 2.大規模資料處理，檔案a和檔案b，找出相同的行，可以用hash雜湊 3.有序陣列a 有序陣列b，元素都是...
騰訊 IEG 遊戲AI第一面
9月4日下午4點，收到廣東深圳的 聊的過程大約有18分鐘，主要交流過程歸納如下 1 做自我介紹 2 問影象語義分割的專案，是團隊完成的嗎？介紹下。4 問深度學習了解嗎？tensroflow用過沒有？5 問學過最優化課程 概率論 矩陣論等課程嗎？最優化課程成績是多少？6 主要用什麼語言？python呢...
第一次面試面經
當天下午乙個大學同學就給我說他去美團工作了，瞬間就不太想去這家國企了，感覺大廠也不是遙不可及的了。開啟半個小時的煎熬。唉 自我介紹 回答問題 詢問問題 現實臨時準備了不到100個字。說的磕磕絆絆的，下次去面試一定好好準備一下。心態 下次一定 我叫 畢業於 x大學，x專業。中 員，在上學的時候入得黨。...