前天投了蘑菇街數據挖掘實習工程師；
昨天下午參加了蘑菇街實習生筆試；
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選擇題：基礎知識
簡答題：數據結構中的算法
1、二叉樹的任意兩節點的公共父節點。
（開始想遞歸，划掉了。然后想循環，又划掉了。最后默默的寫上了逐個遍歷，囧）
2、軟件項目管理中的那種圖，結點是：事務+時間，有先后，要求找項目最短需要多久時間？
（軟件項目管理里邊做過這種題目，突然遇到這種題，還是寫不出公式。數據結構寫的鄰接矩陣，算法沒寫。感覺像拓撲排序，但是自己又不知道拓撲排序要怎么做，也就沒寫。）
附加題：
1、根據一些數據，設計一個推薦系統。（之前看過《推薦系統實踐》，還是起了點作用。）
2、無監督機器學習算法，優缺點？（完全想不起來。寫了個NN，交卷時候被告知，NN是有監督的，囧）
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昨天晚上收到面試通知；
今天去華科參加面試；
以前沒有過面試的經驗，於是啥都沒准備。
面試之前設想的樣子是面試官問一句我答一句，輕松浪漫加愉快。不過這也是白日做夢，都沒准備，怎么能輕松愉快呢。
剛到那里，正好一個面試官閑着，然后就開始了。
============（我把面試過程中存在改進余地的地方用紅字標識了。）============
面試官：介紹下自己吧。
我想了想，不知道要怎么介紹自己，問：怎么介紹啊？
面試官：說說你做過什么。
我瞄了一眼面試官手里的簡歷（貌似我手里也應該也拿一份）：本科的還需要么？
面試官：可以啊。
我：那從大一開始介紹吧。（然后開口就說了大一在記者團工作過，馬上心里想，說這個管啥用啊，然后就把大一大二在學生會工作的事用兩句話說完了，引到我做的事情上來）大三做過一個大學生科技創新基金項目，發表一篇中文核心論文《結果可控樹突狀細胞算法》（只記得項目名字和成果，具體細節忘記了，應該把當初的資料拿出來翻翻，這樣也有的說）。參加過一個全國程序設計競賽第六屆ITAT，獲得全國一等獎，這個競賽檔次比較low，自己獲獎也是運氣好，自己對算法其實不怎么了解，也就是當初靠興趣看過一點，只是了解，並不精通。。（不該實話實說啊(/ □ \)，應該吹吹這個比賽有1500人參加，有20個一等獎。）
本科的基本沒啥了，然后開始介紹研究生期間的。
我：保研之后就一直和導師做科研，做事件抽取方面的。
面試官（面試官遇到感興趣的內容會打斷你的介紹，前面沒有怎么打斷我，說明他不怎么感興趣或者說是我介紹的太淺了不夠提起他的興趣）：這個我知道，事件提取。
我：我們做的事件抽取和ACE、TAC那些評測會議做的還存在一些差別，它們都是事件類型相關的（這里還可以說一下我看過的論文中用到的哪些方法，吹吹自己看過多少文章，可是忘記說了），我們做的是事件類型無關的，感覺和知識圖譜、語義網差不多（提到了KG和Semantic web這兩個概念，但是沒有進一步說，可以進一步說清楚一點，為什么差不多。）投了一篇會議文章，被武漢大學學報錄用了，會議的文章在中文信息學報、武漢大學學報、東南大學學報發表，自己文章水平不夠中文信息學報的，只能在武大學報發表。（貌似又說實話了。。。囧）
面試官：武大學報應該還不錯（面試官不會是武大的吧。。。囧）。
我：文章里邊用的方法其實不怎么高大上，當時本科剛保研，會的方法也不多，N元模型對我來說都很高大上，方法的開始主要用共現概率，后邊就用規則的方法來進行事件抽取。我們方法中有一個很大的不足就是把高概率當作了100%。（媽蛋，又說實話了。。。囧）
面試官：哦，你做的東西都是用規則，是吧？
我一聽這話，感覺被鄙視了，然后趕緊說：前段時間導師讓我准備給ACL投一篇文章，當時用了半個月的時間熟悉HMM，改進HMM，寫論文初稿。改進HMM主要是兩個方面，一個是二階HMM，二階的就是在一階的基礎上擴展。
面試官：二階就是bi-gram，是吧？
我：不是，二階的是tri-gram，一階的是bi-gram（這點感覺還不錯~哈哈）。
面試官：對對對。
我：一個是二維HMM，開始找HMM，找了一個J4HMM，但是不能直接用。
面試官：為什么？
我：網上那些直接找到的，都是傳統原始的HMM，要想改進，就要自己寫代碼。而且訓練的時候不能用BW算法。
面試官：ME算法？
我：Baum-Welch算法。
面試官：哦。
我：直接用這個算法，不適合我們處理的問題。（但是當時忘了問什么不適合，幸好面試官也沒有問。。。）。就用那個什么最大算法。
面試官：最大似然估計。
我：對，最大似然估計。
面試官：就是我剛才說的ME。（我剛查了查，是MLE。。。囧，我記得是三個字母嗎，差點被他騙了。）你知道ME算法背后的原理嗎？
我：最大似然估計不就是一個公式嗎，代碼寫起來也不難，照葫蘆畫瓢唄（這個比喻還行吧。。。體現了我深厚的文學功底），以前概率課上講的，我也不知道背后啥原理。（囧，當時我就蒙逼了。。。看來數學還是有用的。）
面試官：哦，好，我知道了。
我：后邊的Viterbi算法也要自己寫代碼。
面試官：事件的不同成分，在句子中的距離可能會比較遠，你的二階HMM也只是tri-gram，怎么保證能抽取出來呢？（這個問題要問的是啥？當時有點沒弄明白。於是出現了下面的回答。。。囧）
我：就和N元模型，一般只用三元模型一樣，一方面是訓練數據不夠多，再多元的話，訓練不出健壯的模型，沒意義。另一方面是再多元的話，硬件要求也會比較高。（答的什么玩意兒啊。。。完全答非所問。糾其原因，還是沒有回顧一下自己做的東西，對於一些細節已經忘了，以至於沒有搞明白面試官在問啥。）
面試官：我不是問這個，我是問。。。（把問題又說了一遍）。
我：。。。（忘了回答的什么了，反正又是答非所問了）
面試官：哦（估計面試官放棄這個問題了。囧）。這就是你做的，是吧？
我：這個只是統計模型，現在不是都統計與規則相結合嗎，我在統計模型之后，還用K-means算法對錯誤實例進行聚類，得出一系列糾錯規則。
面試官：怎么聚類的？
我：一個事件成分，提取它周圍的特征，讓后利用這些特征，計算距離，進行聚類。（感覺說的好爛。。。完全沒有說清楚。。。還是把自己做的東西的細節忘記了。）
面試官：cos距離？歐式距離？
我當時想了半天用的啥距離都沒想起來，想了想公式的樣子，說：歐氏距離。這些距離不都是一個簡單的公式嗎，說的很高大上的樣子。
面試官：是。
我：我做的這個就是前邊用統計模型，后邊用規則進行糾錯的方法。
面試官：嗯，可以。你看你有什么問題嗎？
我：。。。（沉默一會兒，因為我真不知道問啥。），我沒啥問題，你跟我說說唄。（我在本科班級群里說了這個之后，祥子說，你應該問一些問題，否則面試官會覺得你來這個公司的意願不是很強烈。萬老板說知乎上看到過這個，應該問問這個職位在公司的發展之類的。。。。。囧，我還真不知道有這回事。）
面試官：我也沒啥問題了。那就這樣吧，你回去等我們通知吧。
======================30分鍾的面試就這么結束了===================
出來之后，和ZZH聊了會，從他那得知，ZYW過了一面，在進行二面。這才知道，你回去等我們通知吧=你的一面掛了，走好不送。
然后在萬老板的帶領下，逛了逛華科，去華科的百景園食堂蹭了頓飯（才讓萬老板破費30多元。。。囧），還挺好吃的。聊了聊華科、聊了聊武科大，自己默默對比了一下，一句話，說多了都是淚。
飯后踏上返校的公交，第一次在公交上睡着了，還好是終點站（囧），睡醒之后，轉車回到了學校，that’s all.
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后來想了想，在自我介紹的過程中，沒有提到簡歷中幾個我參與的項目經驗（可以多扯點），對本科自己動手做的東西也沒有說（至少能體現一點動手能力吧）。
總之，就是面試之前應該好好准備准備，至少對自己做過的東西也應該比較清楚。
這就是第一次面試的經驗，其他形式的面試也沒經歷過。