第一次面試，還是留點做一下總結。

剛開始收到可以投華為實習的訊息就去試了一試，沒抱多大希望，因為投的是機器學習的實習生。

我專業是EE相關而不是CS，而且還在本科三年級階段，所以這次實習投得算比較頭鐵的了，但不管怎麼樣還是選擇去試了一試。一些禮節性的就跳過了，下面是過程：

1.沒有做筆試，直接發訊息讓我做性格測試，還特意提醒我保持良好心態，這個比較好過。

2.週五晚上22：00做的，然後周天下午就收到面試訊息，中間時間間隔特別緊湊，就一兩天。

所以如果去面試提前一定要做好準備。

3.收到面試訊息的時候心裡一慌，說真的，當時ML的相關方面看得還不多，因為本科不會教機器學習這些東西，都是靠自己，我自己也只做過KNN演算法對mnist手寫資料集的一個分類，然後網課也還沒有刷完，更別說什麼專案，簡歷上都是白的，這是一個重點。

去面試一定要再補充一下簡歷，寫完整，把自己做的專案、學過的相關課程都寫上去，不管專案是不是跟投的崗位相關的，都寫著吧，寫上去不僅是個態度問題，也是對個人經歷的一個證明。我去面試的時候因為覺得自己做的都跟ML沒有關，所以一個專案沒寫，可能給面試官第一印象就不怎麼好了。

4.面試問題

    投的機器學習實習生，然後全程問我程式設計，結構體，協議型別，資料結構，因為本科DoubleE，沒怎麼學這些，而我自己私下還沒有來得及看完，所以特別難受，而機器學習的演算法一個沒有問，我說我還在繼續學習這些東西，然後整個面試唯一一個涉及到機器學習的問題，就是：如果結果是連續或者離散，分別選用什麼學習方式。這個看了一點機器學習的都知道了，於是我馬上轉到我做的一個KNN演算法實現對手寫資料集的分類，面試官一句話沒有說，我以為他會問我KNN演算法原理什麼優缺點的，結果他問我實現了對什麼的分類？ 我：？？？我之前不是說了嗎？

他問的結構協議什麼的我都不知道，我講的KNN他也什麼都不問，不歡而散，最後結果肯定涼了。

5.總結

面試一定要提前做好準備，基礎專業課程，同時建議本科階段還是老老實實投本科專業的實習。

簡歷一定要認真寫好，不管專案是不是跟投的崗位相關，一定寫上去，並且還要熟悉當時做的整個流程。

第一次面試想起來的就這麼多了。

good luck。