首先介紹一下，本人是廈大的研究生，計算機視覺方向，是一個標準的中等生，實驗室重演算法輕開發，找實習的過程中所用到的知識或者說是技能60%都是通過平時跟導師交流溝通學習來的（甚至很多對深度學習，最新前沿技術的理解面試過程中都是老師原話，高度自然不一樣），最應該感謝的是我的導師和其他實驗室老師們。 

      有找實習這個想法是從年後開學開始的，雖然之前工作過一年（比亞迪軟體工程師），但是以後想去的還是網際網路公司，在這個 “網際網路+” 的浪潮下，我們總應該去在自己興趣範圍的前提下做點什麼，之前的工作環境和工作內容跟網際網路公司差距還是很大的，所以覺得自己應該找一個實習，去接觸一下在公司裡面的演算法工程師和學校實驗室裡面的區別。接下來按照準備實習和麵試兩部分來總結一下：

    準備實習

    準備實習是從年後開始的，一方面是手上有專案比較著急，壓力比較大，寒假還在家做，沒有時間準備思考這些東西，一方面是覺得還早，不想把戰線拖得太長，那樣也太累。（得瑟一下，可能潛意識裡覺得自己也不需要那麼久），分析了一下，因為方向很明確，就是機器學習演算法工程師，主要需要準備兩個方面，一個基礎演算法，一個專案論文拔高。（現實證明準備遠遠不夠，後面再說）基礎演算法首先是機器學習十大經典演算法，各種看，各種推導，因為之前師兄面試華為的時候推了兩個小時的公式，所以。。。把這個作為一個重點，這個過程還是挺痛苦的，推公式的過程中會涉及到矩陣求導之類的矩陣論的東西，之前沒學過，還是蠻痛苦的感覺。在面試過程中被問到挺多機器學習演算法，這方面準備還是比較充分，所以表現還比較ok。另外一個方面是專案及論文拔高，在準備面試前，一定要能夠用最簡潔的語言，通俗易懂的方式把你的專案或者論文講給一個完全不懂的人聽，並且讓他感覺你做的這個東西是有價值的，確實是解決一個比較突出的問題的。準備的時候，我是找周圍的同學，講給他聽，很容易就聽懂就OK，不懂的話你就需要反覆的斟酌你的表述方式。

      面試

      騰訊的校招，先是線上筆試，主要是數學方面的東西，還有一些機器學習的知識點。大題是開放性的題，順利通過，4.10晚上八點鐘收到通知，4.11號早晨十點半在廣州喜來登酒店面試，只能立刻出發坐最晚的飛機從廈門飛廣州，這樣到廣州都要半夜兩點了估計，然後聯絡HR，問可不可以安排到下午，HR姐姐很好，說盡量安排，讓我儘快過去，我買了第二天最早的高鐵去深圳，然後轉廣州。由於下大雨各種晚點，沒票。真有種人在囧途的感覺，很幸運的是我們迷迷糊糊的跟著一群人上了一趟最快去廣州的高鐵（我們沒票，跟車站工作人員類似哀求的請讓我們上去補票，說是去參加面試什麼的，很遠過來的。。。。第一次感覺到了車站工作人員的人情味，竟然讓我們上去了）到了面試地點由於早就到我了，所以直接上去面試，面的情況比較一般，但是一個開放性的題目覺得自己回答的還是不錯，面試官也比較認可：深度學習在網際網路中的應用。晚上到賓館面試狀態就變成了複試中，第二天中午收到簡訊通知參加二面，二面面試官是MIG的，覺得溝通的還是很順暢，是感覺最好的一次面試，面試官也很nice的跟我說讓我注意關注後續通知，然後我就等啊等，等了兩天他才全都面完，結果我還是複試中，去現場問，說沒有被pass，應該是待定但是當時肯定是不會有HR面了，讓我會學校等通知。在廣州待了四天，回來之後幾天發現狀態變成了淘汰。

    找朋友內推到騰訊SNG的演算法相關小組，當天（週四）接到電話面試，總共是兩部分，首先是五個計算機基礎的問題，就不列舉了，在下面統一列出來。然後就是細緻講了我的論文，很細，很細。最後面試官的意見是：科研做的不錯，去跟組長商量一下讓我等訊息。週五沒訊息，週末過後，週一早晨九點半電話二面，詳細問了專案，然後是問的機器學習的演算法，包括SVM和邏輯迴歸，答得還不錯，面試官直接說：我對你很滿意，很快會有三面。中午在去實驗室的路上接到三面的電話，這次就沒有那麼友好了，我不是很擅長開發，估計一面二面全都是問的演算法，他也沒必要繼續考察了，全都是計算機基礎和開發的東西，計算機基礎倒是都答上來了，但是每一個問題答案他都不滿意，總是在問複雜度，然後怎麼能降低複雜度，還有沒有更好的方法。。。。直到我說想不出來了為止，才換下一個題目。最後還問了一些開發的問題，答得也不好，面試官結論：開發偏薄弱。並且說由於名額太少，需要多面幾面，就算通過還會有接下來的面試。。。直接淚奔！覺得肯定沒戲了，心情很差，玩著手機看一些笑話，突然收到簡訊說是通過了，預約總經理的視訊面試。很難相信自己的表現竟然通過了（應該是前兩面給的評價比較高）。然後就是準備總經理面，以為不會是技術面了。。。。結果還是技術面，各種深度學習模型，深度學習見解，神經網路和深度學習的淵源之類的，高度還是比較高的感覺，講了很多很多（很多話直接從老師那拿來，覺得還是有高度的）最後問了一下對我的建議：興趣不錯，做的也不錯，從他個人角度來說希望我能去實習，但是不排除一些他不太清楚的名額或者匹配度的問題，但就算進不去實習，也希望我堅持做下去，他認為這是一個很好的方向，會有很好的發展。然後就開始了漫長的等待。。。。

    等騰訊的過程中，參加了美圖的現場筆試和麵試，技術面之後直接安排的HR面，兩個小時搞定，還是比較順利，個人覺得美圖的面試還是比較簡單，也許是我太對口（視覺演算法工程師）所以有這種感覺，要說一句的是，美圖的技術面試官，HR甚至是保安大姐都很nice，整個面試感覺都很舒服。

      週四跟老師去南京出差，美圖說是週五之前如果通過的話會有訊息，騰訊總經理面試也過去好幾天了，兩邊都沒有訊息，很煎熬，下飛機之後在出租車上接到了美圖面試官的電話，說通過了面試，實習時間可以自己隨意安排，只要是兩個月就好了。心裡算是踏實了，即使等不到騰訊也不會覺得多麼失望，畢竟也很喜歡美圖。週五整整一天緊張的答辯，下午答辯完回賓館的路上，接到朋友電話說是騰訊通過了，讓我安心等訊息。連續兩天接到最想去的兩家公司的offer，覺得兩個月來的抽時間來準備都沒有白費。接下來是騰訊的HR面試（應該只是流程走完），面試官還是比較犀利，完全沒有當時美圖的那種感覺，HR面試結束面試官跟我說五一過後會有同事聯絡我關於正式offer的事情，至此所有面試結束。

      計算機基礎（我能記得的一部分）：

      講一下，動態規劃，貪心演算法，分治演算法（百度）。

      如何將非平衡二叉樹轉化成平衡二叉樹（阿里）。

      幾種查詢方法，分別說出他們的演算法複雜度及適用情況（阿里）。

      快速排序與堆排序的各自優缺點及複雜度，快速排序什麼情況下最糟及複雜度（騰訊）。

      OSI模型，TCP執行在哪一層（阿里）。

      三次握手（騰訊百度阿里）。

      四次揮手（百度）。

      三次握手各種情況下系統如何響應，問的很細（騰訊）。

      什麼是多執行緒，程序（騰訊 百度）。

      指標與引用的區別（百度 美圖）。

      2n+1個數中找到只出現一次的數（騰訊）。

      C開發中如何呼叫到動態庫（騰訊）。

      static如何用？（騰訊）。

      單向連結串列的中點，逆序，寫程式碼（百度）。

      如何判斷兩個連結串列有沒有交集（騰訊）。

      一千萬個數中找到最大的1000個，如果是一億個數呢（騰訊）。

      海量資料中找出頻率出現最高的100個詞條（百度）。

      會不會Java（阿里）。

      會不會資料庫（騰訊）。

      會不會linux（騰訊）。

      會不會socket網路程式設計（百度）。

      程式碼量多少（騰訊）。

       還有一些我完全不會的也就沒什麼印象了。。。大致這麼多能想到的。

      簡單羅列一下我還記得的機器學習演算法問題：

      邏輯迴歸都有哪些類，每一類什麼情況，簡要介紹？

      邏輯迴歸的典型應用是什麼？

      邏輯迴歸是一個典型的迴歸模型嗎？

      經典的邏輯迴歸還存在哪些問題？

      簡要介紹一下對KNN的理解？

      KNN中K怎麼取，跟什麼有關？（給我舉了一些具體的情況讓我來選擇K值）

      KNN演算法中主要的關注點是什麼？

      KNN中常用的距離度量是什麼，各種情況下距離度量的選擇？（舉了一些具體的例子，問我怎麼選距離度量方式）

      說出不少於5種距離度量方式

      講一下在你們專案中boosting演算法怎麼用的？

      詳細講一下DBN的模型（專案中有用到）

      詳細講一下pre-CNN的模型，特點及論文貢獻（論文用到的模型）

      基本就這些吧，還有一些記不太清楚了，整體感覺是十分重視最基本的東西，並且問的也比較細，有些面試官確實會讓在解釋不明白的時候推公式。

      總結一下吧：最重要的是計算機基礎，比如：資料結構，計算機網路，作業系統。之後是要有硬功夫，演算法的話要對常用演算法很熟悉甚至推導。然後一定要把自己的專案進行拔高並且講清楚，最後是實事求是，不會要表現出來謙虛的態度。希望大家都能拿到自己中意的offer。