1.【实习】信息流

时间：4月10号左右

形式：一共三面，2轮技术面，1轮HR面

1面（技术面）

做个自我介绍吧~

聊聊项目吧~

详细问了毕设项目

给文字广告配图的实际场景，相关的解决办法

C++的考察

要求看懂（线上C++,线下python的模式）

Static 作用

类名 花括号初始化  是一种什么构造方式？……？

2面（技术面）

做个自我介绍吧~

图像描述生成项目

算法 

二叉树 节点和的最小值与路径

3面（Hr 面）

保研or考研？

家乡在哪里

今后发展规划呀（留京，行业）

简历上这些项目是实验室项目吗

这些项目是基于兴趣吗？

项目的完成人数（独自 or 团队）

竞赛的一些成绩

可实习时间

有没有其他公司的投递与面试

有没有考虑过国企等

技术线路规划（专一技术 or 也有产品的可能）

自我评价

有什么问题想问我嘛

整体2小时，包括等待

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2.【校招】人工智能研究院

（1）第一位打开我github的面试官

（2）面试考察得比较深，包括一些语言背后的深层机制

（3）由于对python的一些机制不是很了解，很快就达成了一致，吾非你所求，一面挂

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3.【补录】搜索部门

时间：1月19号

形式：2轮技术面，1轮HR面

一面

自我介绍

毕设项目，强调了虽然和图像相关，但主要做nlp算法

第一份实习的工作简单问了几句

第二家实习，自编码器部分问了几句

出一个问题：如果有很多文章标题，如何提取关键词（假设标签全部在标题中，不考虑语意层面）

我的回答：

1）最简单：词频。一种是先分词，再统计词频，第二种是不分词，直接统计串出现的频率（适合新词发现）

2）tf-idf 计算词的权重，权重大的作为关键词，提取出来

3）作为序列标注问题来解答。

那序列标注有哪些解决途径？

1）HMM模型。

模型假设有（1）当前时刻状态只与前一时刻有关（2）当前发射只与当前状态有关

模型(pai,A,B)，分别的意义…

用维特比算法来求解。

2）CRF模型。

模型上…样的，与HMM在模型假设上的不同点…

之前有用过工具包，通过人工提取一些特征（uni特征，bi-特征等等），训练模型

3）目前最先进的是  CNN+LSTM+CRF模型

优点：不用自己提取特征；准确度高

CNN有什么好处？

我的回答：可以弥补LSTM的历史信息遗忘问题，每个词的位置是平等的

（面试官补充，可以不分词，省去了分词上的误差）

算法题：

用C写 strcopy

（写得很烂，面试官不断提点）

二面

一个目光炯炯有神的工程小哥哥～

简单问了下简历，没有任何为难

HR面

很和善，常见套路问题，以及如果发offer，接受意愿如何