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编辑：CVer
作者：然然姐
/p/112522996
纯学术分享，侵删
目前研一下，无论文，无实习，无实验室项目
计划是三月份开始找实习，目前由于疫情在家，无法回北京，但也不能耽搁，所以去投了下简历。
简历上就只有：
统计学习方法模型的python实现
还有一些nlp常见任务实现（文本相似度分析，文本分类，文本生成，attention翻译模型，transformer翻译模型）
或许是运气好，或许是第一份实习面试官看我研一要求也不高，顺利拿到offer
一面
一面的面试官比较年轻，主要考察的我简历上机器学习部分：
讲一下SVM，然后手推了一部分
然后决策树的实现，讲一下思路（ID3）
然后要我讲讲隐马尔可夫模型，然后怎么做的中文分词
然后推倒了一下维特比算法
文本相似度的计算
手写代码两个：
dp算距离
二叉树的层次遍历
一面基本上都答了出来，都是纯理论的，手写代码也都挺快写了
二面
二面的面试官应该是组里的leader，风格和第一个面试官完全不同，一面如果是纯理论的话，二面就比较侧重对思维的考验。
问了我lstm，画了lstm的结构图，以及写了所有的公式，讲了下lstm的流程。之后他就问我lstm和rnn的区别，与gru的区别。之后在问我那么lstm面对特别长的文本，有什么解决办法呢？
然后问了问我nlp一些任务实现细节
讲一下transformer，attention，然后问我attention与self-attention的区别
在之后问了adaboost与gbdt，然后两者的区别，现在为什么kaggle比赛流行gbdt，而不用adaboost加树模型呢
之后手写了一个代码：
将给定数组按照给定的规则排序
二面总的来说我觉得自己回答的不太好，从一个问题入手，面试官会继续深入，然后抛出问题给你解决。手写代码一开始也只给出了O(nlogn)的方法，面试官问了还有更好的方法没有，想了一会儿才给出了O(n)的方法。
hr面
hr面总的就是聊聊家常，最开心的大概就是面试最后，听到“欢迎加入腾讯”hhh。
以上就是面试的详情，如果也有刚入门的小伙伴目前没有目标的话，我也给出一点点学习的建议（参考了之前去msra的学长以及知乎大佬们的专栏学习建议）：
首先入手机器学习看了吴恩达的视频，然后看李航的统计学习方法，反复推了好几遍，大约花了2个月左右，然后对其中的算法用python实现一遍，多去敲代码（make your hands dirty)。机器学习方面你就基本上有所入门了，接下来你可以去kaggle或者天池上找一些比赛，可以找志同道合的小伙伴一起尝试一下。之后深度学习方面你可以先从吴恩达的deeplearning课程入手，然后完成相应的作业（可以在github上搜），虽然有一些还是用的tensorflow1实现，但是你会对于rnn，lstm，序列模型，attention等等有一个大概的了解，之后重要的还是实践，你可以尝试使用tensorflow2去做一些常见的nlp任务，从词嵌入到文本分类到文本生成，可以尝试基于attention机制实现一个翻译模型等等，之后还可以了解一些前沿一点的transformer，bert等等，这时候你也有了一点点的工程能力，然后leetcode可以多刷一些题目，尝试去投投实习，毕竟个人学习的能力有限，在工业界见识一下，或许会有更好的成长
实现模型有困难可以参考我做的，代码都有详细注释：
/watermelon-lee/machine-learning-algorithms-implemented-by-python
然后用tensorflow2做一些常见的nlp任务，仍然有详细注释啦：
/watermelon-lee/NLP-practice-with-Tensorflow2
以上只是我的一点小小的建议，仅供参考～
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