先说条最根本的面试原则：
一定要轰炸面试官
讲A知识点，一定要不停的扩，往扩哪？往B扩。总之，持续输出！！！！！不断扩展填充！！！！
这里对我面过的大小公司都进行下整理：
1.自我介绍
2.问了CCKS比赛的内容（项目里的）
3.命名实体识别模型的使用（项目里的）
4.Bert的使用（项目里的）
5.XLbert、CNN、RNN、LSTM（扩展问的）
6.LSTM和GRU内部维度变化，输入输出维度，LSTM和GRU的内部结构上的区别，详细说出LSTM前向和反向传播，还有GRU的内部结构。（扩展问的）
1.逻辑回归手推
2.编辑距离动态规划写代码
3.快排
4.二分查找
5.前中后序遍历
6.问项目相关（项目里的）
7.如何解决样本不平衡问题（项目里的）
8.RNN为什么梯度消失/爆炸，为什么LSTM没有（扩展问的）
9.聊天
1.项目（项目里的）
2.word2vec最根本的缺点-一词多义问题（扩展问的）
3.样本不均衡问题。（项目里的）
1.字符串匹配代码
2.RNN结构
3.numpy手写RNN前向传播
1.做题
2.-ylny’中的y‘和y是如何计算的。（扩展问的）
3.标签平滑是什么（扩展问的）
4.词向量如何得到句向量（扩展问的）
5.Bert输出是什么（扩展问的）
6.bagging和boosting区别、应用（扩展问的）
7.Word2vec的负采样过程 和 bert的mask的百分比的联系（扩展问的）
8.CBOW与SG的对比（扩展问的）
9.语言模型的损失函数以及评价指标（扩展问的）
10.我所知道的attention有哪些（扩展问的）
11.上述大部分是和我简历无关的知识点。。还好我都学过都知道，但是有些细节答的还是不够好，不够有深度，毕竟研究方向不可能遍布所有方向。
12.问项目1，交流沟通（项目里的，也有扩展问的）
13.问项目2，交流沟通（项目里的，也有扩展问的）
1.自我介绍
2.知识图谱（项目里的）
3.问答系统（项目里的）
4.Bert所有知识点都问了 everything！非常非常细（项目里的）
5.GPT GPT-2（扩展问的）
6.训练集构建（项目里的）
7.分词方法（项目里的）
8.具体提取实体和属性的方法（项目里的）
9.未登录词怎么做（扩展问的）
10.字符级别n-gram的好处和坏处（扩展问的）
11.fasttext词向量怎么做（扩展问的）
12.word2vec（扩展问的）
13.ELMo（扩展问的）
大概是围绕比赛展开来问的，还有不少问题不记得了。
14.第二个项目不平衡问题如何解决（项目里的）
15.目前领域最好的论文方法是什么（项目里的）
16.介绍方法和策略的思想和方法（项目里的）
17.问模型中数据维度的流动变化（项目里的）
18.围绕手头论文来问的，还有不少。（项目里的，扩展的也有）
19.研一怎么度过的，为什么做过这么多东西，都是在家做的吗
20.学校教了哪些课
21.唠家常
还有一些是一天面了多家，导致太累，忘记具体问了什么了，也懒的整理了。
以上没有具体指出是哪家公司，但明显可以看出，最后一家是有深度并且有广度的，而倒数第二家则偏向于广度，可能是因为被捞的时候岗位不匹配的原因。
被发起面试的公司有：
小公司若干、贪心科技、美团、快手、京东、腾讯（不要在官网校招系统上投递！！！直接投递到部门去！！！不然会被不完全匹配的部门捞）、网易
最后打波广告，
天科大 人工智能学院 NLP组 研一硕士
日常实习，有些paper，有些Top比赛，有些论文获奖，有些竞赛获奖，本科挑战杯创青春也有些获奖，国家发明专利授权一个，4个申请中，还有云云。。
欢迎研究生报考我组呀~
美女导师~
大爱网易，面试体验，和面试官的交流等等，公司招人的效率，真的很棒。
进猪场啦~
目前自己的不足：
集成学习的实践上需要加强，
最新的科研技术要进行追溯，
算法题继续刷，不要停。