一晃到了6月12號。。。年初三四月的時候不知道自己在幹什麼在想什麼，竟然沒有任何春招找實習的想法，然後就到了5月底，才開始投簡歷。。
這真的是第一次專業面試，以前一直不知道面試過程到底怎樣，有聽別人說過，畢竟自己沒體會。今天上午面完才知道。現記錄下來，投的是小公司，感覺跟別人的面經不太一樣。
z：你出來找實習，你們導師會不會阻礙。
答：我們導師不會，有的同學已經實習了。
z：你現在研二吧，（我：現在研一），**方面導師有什麼計畫，是你們導師專案還是要實習公司提供條件。
答：我們去年做了乙個專案，導師的意思是根據那個專案來寫**。
z：那你實習的話，實習時間有沒有不方便的，學校裡導師要求什麼的。
表示不懂，
q：就是學校有沒有什麼事情
答：沒有，可能後面自己寫**開題答辯，開組會什麼的不能來。
q點頭說，我們公司現在有個研二的實習就是一周來四天，有一天自己在學校。
還有個問題怎麼繞過來的忘了，大意是z說那你們實驗室沒專案嗎
答：有，有部分同學在做專案。
z：現在比較熟悉什麼語言
答：python
z：c語言會嗎
答：會，大學基本都是用c,python是上研究生學人工智慧演算法熟一些。（我為什麼要這樣回答）
q：學校有學演算法的課嗎，機器學習的一些演算法。。
答：有資料探勘的課
q：演算法的課老師講了嗎
答：學校沒有，都是自己學的（當時想好像沒有專門講機器學習的演算法，淨瞎說，後來一想資料探勘的課老師稍微講過，也開了演算法的課和人工智慧的課）
z：c++學過嗎
答：c++大學學過，可能了解得不太深入(看他皺了下眉我就後悔了為什麼要這樣說)
後面開始翻看簡歷問技術問題了。可能簡歷沒什麼內容，看了一會兒，q才說我看你簡歷上寫的水泥工藝孰料煅燒過程，使用 k-means 演算法資料預處理，用 bp 神經網路、線性回歸建立**模型及對結果視覺化（照唸）。那你給我們說下你使用k-means這個方法的過程吧
疑問：是說k-means演算法的原理嗎
q：就是從你的資料開始說起，是什麼樣的資料，用了哪些資料，怎麼使用這個方法，得到了什麼結果。先說下，後面在深入了解。。
答：這個資料是我們老師給的，是exel**的資料，就是選取一些特徵，先把不需要的特徵列去掉，把中間的空值用中位數填充，然後用k-means方法，就是首先隨機選取k個堆，然後計算這些點的距離，看它離哪個堆近些，就把它歸類到那一堆，再重新計算中心，就這樣可以去掉一些噪點，較大的值和較小的值都能去掉。
z：那這個距離你是怎麼計算的
答：歐式距離（其實當時忘了，只記得有個歐式距離）
q：這個k值是取得多少
答：當時我們是取的3（這個也忘了隨便說的）
q自語k=3就是較小值、正常、較大值
我點頭。。
q：然後這個使用bp神經網路**模型說一下怎麼用的，資料的輸入是什麼，輸出是什麼
答：（有點懵，不是特別清楚）當時我們是將資料分成了7.5：2.5的資料集和測試集，然後把資料集灌到神經網路中去，得到訓練後的模型引數，然後再用測試集進行**。
z：神經網路模型是用的什麼結構
答：tenserflow（後來回想應該是說錯了，應該答64*64的結構之類的）
q：那你這個神經網路具體是用來幹什麼，
答：就是用測試集的資料**資料，**資料中的三個率值的空白值然後視覺化（感覺不在點上）
q對z說，她說用來填充值，停了一會兒，你還有什麼問題嗎
z：我沒有了
然後z對我說：好，那今天就到這裡了，後面如果有什麼訊息我公司人員會跟你取得聯絡的
我：謝謝
（中間還有些小問題有點忘了，銜接不上就省略了）
起身離開，q還在後面給我手勢指路，從這直走然後右拐出去。
下電梯離開公司大樓，心裡覺得這應該是涼了。
面試完感受：
從我填完表正式開始面試我算了下才10分鐘，出公司後問hr小姐姐我面試是不是快了點呀，她回了幾句，又鼓勵了一波。
個人覺得面試真的就是像同學說的那樣，根據你簡歷上的東西提問，偏偏被問的這個專案我只是大概知道，所以感覺問下來漏洞百出。準備的另乙個倒沒問，可能我已經被放棄了吧。然後還有自己學的一些東西沒有專案，沒寫到簡歷上，也沒有問，總體感覺很簡短。
然後真的自己要加油多學東西了，畢竟計算機大佬太多了，我這種技術渣找技術崗實習都難，過段時間秋招不是被毒打嘛。
感覺找工作要把簡歷準備好，然後把自己簡歷中的專案真正搞清楚比較好，不然可能乙個小小的問題都能讓你掛掉。然後面試要有足夠的經驗去猜面試官的心理，還有面試中的一些套路等。說話方面也要鍛鍊自己的口才，不能太誠實了，也不能太飄了，對自己稍微潤色一下是可以的。我現在的面試水平屬於10分的話自己能說成6分，況且遠不夠10分，所以知道自己要改進加油。
後面打算繼續投簡歷，盡量多參加面試，然後把面試中被問到的問題自己好好整理學習下，面試總結也是必須的。專案方面也很弱，先把簡歷中的專案完全弄懂，再將自己現知的知識綜合起來完成乙個專案。
加油！願今年秋招有乙個好結果。
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