多多少少看了一些别人的面经，发现基本上都是非常相似的，说明大厂对招聘的要求也是高度一致，我分为以下几个方面进行分析总结

基础

数学基础

首当其冲是数学基础，这是一切算法的基础：
高数，线代，概率论（基础级别）

矩阵论，随机过程，高级概率论（进阶）

泛函分析，流形（理论机器学习级别，花书里面多次提到过）

机器学习基础

机器学习算法

只提几个出现率最高的：（NLP视角）

HMM ，CRF，SVM，XGBoost，TF-IDF，LDA，GBDT，bagging，boosting，stacking，LR

CRF为什么比HMM性能更优秀，二者的原理与区别，维特比算法

SVM为啥要求解对偶问题（降低求解的复杂度）

XGBoost的原理

正则化

正则化的作用

L1, L2分别用在什么情况，区别，L1满足什么分布

Dropout为什么work

Batch Normalization，Layer Normalization（特别是transformer为什么不用BN而用LN）

杂项

Sigmoid 和 ReLU 区别，ReLU 解决了什么问题

梯度爆炸梯度消失了解吗？

如何选择合适的损失函数？

如何防止过拟合

深度学习基础

CNN中pooling的作用

LSTM和GRU的原理，为什么work

LSTM里面为什么有些激活函数用sigmoid，有些用tanh

残差连接为什么work

NLP基础

关于transformer的一切

知道几种词向量的方法：

基于 one-hot、tf-idf、textrank；
主题模型：LSA（SVD）、pLSA、LDA；
基于词向量的固定表征：Word2vec、FastText、GloVe；
基于词向量的动态表征：ELMo、GPT、BERT

训练词向量时候的优化方法

是否了解常用分词方法？
BPE，word piece，Unigram

ngram共现频率为零怎么解决

BERT的Self-Attention细节，比如Q、K、V

注意力机制为什么work

bert有什么可以改进的地方

bert的mask策略

Word2vec的两种训练目标是什么，word2vec和GloVe的区别

bert的position embedding

BERT ELMO XLNET 区别

GPT和BERT的区别

文本分类，NER，文本匹配

项目

自己的项目中运用到了些什么技术，传统方法是什么样的，做了什么样的改进，遇到了什么样的问题
（感觉有项目的好像不多所以这方面比较少）

论文

介绍自己论文的模型和方法
（没看到几个有论文的…）

算法基础

由于是ACM出身，没仔细看这部分，但是题目都不难，好好刷题即可

总结

总的来说最明显的特点就是注重基础，会问一些很细的问题，基础不牢固的话一下子就会露馅，在平时学习的过程中要注重算法的理解，并且要自己思考并发现一些问题，而不是只浮于表面，用nz哥的话来说：透过现象看本质。
对项目和论文并没有太高的要求（可能是知道大部分人也没有，而且那些小项目也只是玩具），所以把重点放在加强基础的学习就好，多学习，多思考，多总结。

（持续更新ing…）

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