实习岗位我自己选的机器学习，因为自己论文主要做的是运筹优化的，所以简历的研究方向是运筹优化，因此面试的主要内容也就是跟优化相关的内容。 本人 论文CCF B 两篇 一篇 EI，目前一篇CCF A的论文在投 一面 4.26 面试官就是我的实习上级主管 1.自我介绍 2.PSO跟SA的区别、PSO跟DE的区别 （我有一篇跟PSO有关的CCF B的论文） 3.代码 [4,5,6， 1,2,3 ] 找到两段有序数列的分割点，先说了个顺序查找 O(N) 然后说了个二分查找 O（logN）并实现 聊天： 为啥不读博、家那里的、实习时间  二面 4.30 1.自我介绍，论文，项目 2. java Map有哪些实现，hashmap 复杂度 最坏情况。 3. 如何防止优化过程陷入局部最优？ 我拿tabu search 以及 ACO with Tabu 为例解释了下防止陷入局部最优的思想，平衡两个E， exploration and exploitation 4，为外卖配送系统建模，说一下这个VRP模型的特点 多目标、多约束（capacity、time window ..） 5.代码 实现Math.sqrt（） 二分法 牛顿迭代法 其实可以当做一个优化问题来做，泰勒展开的一阶或者二阶逼近真实值  三面  6.5 等了挺久的 以为都凉了呢 早晨9点刚过就接到了面试官的电话，说问题不复杂，我就在走廊电话面了起来 1.没有自我介绍，直接就问了点论文的算法，讲解了一边自己论文提出的techniques 2.实习时间 3.最近在做的事情 这个问题就体现出平时刷论文的重要性了，把最近follow的一些顶刊论文介绍一下，把自己的理解以及想法大胆说出来很重要。  当天午休，HR小姐姐就打电话过来确认时间和报酬了。另外， 有相同方向的同学加个好友一起交流哈。