bp神经网络论文 算法工程师2017年学习，实习，秋招总结

原标题：算法工程师2017年学习，实习，秋招总结

最近一段时间就是忙完了秋招忙论文。然后就是忙着玩。拖到现在终于赶在2018年到来之前静下心来完成这篇分享。内容不止是面经，也包括这一年来为找工作而做的各种事情的总结。也许经历和心得跟大神们相比还差得远。但也希望对牛客的牛友们和学校里的师弟们有所帮助~

LZ背景

简单介绍一下个人情况。双普通985，一直在家乡上学。本科计算机科学与技术。本科期间比较贪玩，成绩一般，动手能力尚可但是也比较一般。所以大三的时候，都没啥勇气参加秋招试试水。直接闷头准备考研。考研也是图方便直接考了本校。念的软件工程。硕士期间贪玩的本质并没有改变，打了将近1400局dota2，军团再临的时候还去拯救了一波艾泽拉斯。但是相比之前来说更懂得时间管理。玩和学之间的比例控制也做的比较好。一直在想办法加强自己的动手能力。一个明显的区别就是本科期间的大作业都是抱着舍友大神的大腿在混。期间的项目基本上都是自己带着同学去做。

因为本科毕业论文是机器学习方向的内容。从那时候开始入门，也负责了这个方向的项目。所以说选择这个岗位去找工作也算是水到渠成。运气比较好，因为我们普通人的本科毕业论文的方向是学院随机分的。

总的来说就是的几年期间确实提升非常大。一方面是来自实验室里负责的项目，另一方面就是自己去想各种办法进行提升。硕士期间对我最大的意义也就是给自己争取了进步的时间。研一，上课+完成大作业+自己补充算法和数学方面的基础知识。研二，实验室做老师的项目+参赛+找工作。研三当然就是完成毕业论文，再加上给以后工作做做准备。

总结自己就是懂得劳逸结合，心态比较好，可以给自己创造好心情去学习，对目标比较有毅力。

春招准备

过完年后就开始进行实习准备。当然学习是需要持续的，这一段时期相当于对各方面的总结和突击。其实在学习的时候也主要是这几个方面，实习求职的目标就是机器学习算法工程师。准备的内容分为以下几个方面：

1，回顾总结之前做过的项目。包括实验室负责的项目，自己做的项目里值得说的部分。起码自己的项目要非常熟悉，必须经得住面试的考察。面试官可能会从各种角度对项目进行提问。

2，OJ刷题。那一阵在实验室午饭之前的时间基本都是用来刷题了。以leetcode为主，还有lintcode。题目难度easy和medium为主，很少量的hard。语言python为主，少量的java。按照算法工程师的要求，Java，Cpp至少会一门，python也需要会。我个人感觉公司对实习生的要求就是“会”，而不是“精通”。

3，算法基础知识的准备。各种参考书籍和资料讨论区的大神们都总结的很多了。简单来说就是《统计学习方法》，周志华老师的西瓜书等等。有需要的同学我们再讨论。对经典算法有推倒的能力。对部分算法有自己手写实现的能力。这个可以参考《机器学习实战》和《集体智慧编程》（应该是这个名字。。。）

4，机器学习包，各种框架的了解和使用。这里给大家推荐一位大神，对各种框架的入门很有帮助。莫烦：https://morvanzhou.github.io/。优酷上也有他的自频道。

5，准备一份简历。简历怎么写也有各种攻略我就不再赘述了。然后找地方照个好看的照。这样效果会好一些。像我的照就被女朋友评价照瘦了50斤。。。

6，选择自己的目标公司。没有目标去海投的话容易导致精力不足。

春招

说了这么多，其实我春招只投了一家。就是找本科的哥们内推的阿里巴巴。跟他在一个部门，属于阿里移动事业群。岗位就是算法工程师，机器学习。其实不是我其他的不投，都有一些原因。。。比如说腾讯我在招聘列表里没有找到机器学习，直到过期了才发现机器学习在基础研究里面。而百度的话因为我们老师对百度有一些意见，去实习的话害怕暑期实习找老师商量的话比较麻烦，也就没投。然后还有呢，就是前辈们介绍的实习尽量去大厂。所以最终只投了一家。简单介绍一下面试的经历。

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