26 推荐算法 日常实习

大概投了1-2个月，只有一家约面，其他都卡在初筛或者部门筛选，问问xdm现在还有哪家有hc的

bg：末九本，中九硕，均是科班，目前研一上在读，研究方向是隐私方面，导师放养，不怎么卡实习，组里的学长学姐去向开发比较多，没什么去算法的。现在犹豫学搜广推还是继续Java开发，Java开发本科学了一年多，做了几个项目。搜广推部分，则是0基础，只会一些基础的深度学习。目测走算法的话，大概率没有论文产出，算法竞赛也没打过，这方面的项目也没做过。如果all in搜广推的话，没论文，只有项目能找到实习嘛？以后靠刷实习经历，秋招能找到算法工作吗？还是说放弃幻想，直接all in开发，冲高base，望大佬们指点

人生中的第一次工作面试，很紧张磕磕绊绊但思路还算清晰，面试官很好无压力，除了抽象的面试软件闪退三次后改电话面试外体验极佳。（bg主要是做图像的）问题：1.自我介绍2.介绍一下unet 一堆提问3.介绍一下kaggle比赛 gcn和cnn区别4.了解bert吗，回答了解trm于是开始问trm八股5.了解哪些激活函数6.了解哪些优化器7.了解哪些推荐模型，答wd\df\dcn，问dcn结构，如何残差手撕（口撕） hot100 最佳股票时间 最长递增子序列长度总体来说问的很简单，许愿offer！ #我的实习求职记录#

11.27日1.自我介绍2.看我简历上写了目标检测，就问了下目标检测，问我了解模式识别吗(不了解)3.介绍一下集合4.说一下设计模式(就简单介绍了下单例，工厂和策略模式，说的有点简单，感觉还是八股没背熟)5.了解jdbc吗(不太了解，我说我一般用mybatis进行数据交互)6看我简历上写了ffmpeg，问只用他做转码吗，会不会音频分离等7介绍一下多线程(答得也不是很好)反问：一共有几面我应该多关注下底层虽然凉凉了，但也知道自己的简历以后可能会问哪些问题了，面试中卡了好几次磕，太紧张了，不知道说些什么，除了复试的第一次面试