腾讯一面+二面+hr面【已收到offer】
面试岗位：后台开发
笔试：
基础题不怎么记得了，没怎么复习基础，大部分瞎选的
三道编程题分别是规律题（答案n*m/2），数学题，贪心题(是道原题)
素质测试：
华为把我给挂了，还好腾讯让我过了
一面：
1.介绍下自己
2.写两道题，一道快排，一道字符串反转，一会就写完了，面试官觉得还行
3.熟悉什么语言？C/C++ 指针和引用区别？指针指向地址，引用只是个别名，引用要初始化，初始化之后不能改变
4.介绍acm这个比赛，在这个比赛里担任什么角色，这个比赛考察哪些内容，balabala。。
5.印象最深刻的困难，怎么解决的
6.问项目，其中我有一个项目是和自然语言处理(NLP)和深度学习有关的，面试官抓着项目问，问了项目内容以及相关知识，面试官觉得我回答得还行
7.如果让我做自然语言理解（NLU），在处理语言规则的时候大概会用到什么算法，我的回答是抽取命名实体，然后建立有向图，会用到树或者图论
8.读不读研？不读研，有保研实力，但是更想找好的工作 大概什么时候来实习，职业规划，balabala。。
9.有什么问面试官的，我的问题是我还欠缺哪些知识，面试官说我要熟悉linux下的编程以及一些命令。
总结：一面相对来说很轻松，我不像其他同学被问很多基础题，估计是看我笔试的基础题惨不忍睹就不问了，问的算法也会，项目也比较熟。三次面试都是现场面，一开始回答的好后面气氛就很轻松
二面：
面试官比一面的年纪大，估计是总监级别的
1.介绍下自己
2.讲下acm比赛
3.讲下项目，具体实现，balabala。。。
4.对机器学习算法了解多少，机器理解常用的模型是怎么样的，balabala。。。
5.面试官回首往事，对现在学校的计算机氛围很感兴趣，问了些现在校园里的学习情况
6.现在学什么课程，balabala，你刚刚提到离散数学，有没有离散数学应用的具体的case，讲了哥尼斯堡七桥模型，霍夫曼树，有点编下去，然后就说其实偏重理论，应用不多
7.职业规划
8.问的差不多了，面试官说自己的部门是做AI智能硬件相关的，主要涉及到NLP，MIG事业群，我问了下部门的规划以及未来的方向。
总结:二面面试官看重我的项目，基本每个问题都问我有没有具体的应用的case，正好觉得我的NLP项目和他们做的内容有所重叠，就是觉得我的相关经验还是欠缺，想到我是本科生，他也觉得还可以，让我下楼问问今天有没有hr面，相当于二面过了
hr面：
气质大姐姐
1.介绍下自己
2.兴趣爱好，家庭住址，是否能够接受去深圳，家里人有没有意见
3.有没有女朋友？程序员不存在女朋友滴
4.喜欢腾讯什么产品
5.了解了一些性格品质方面的内容
6.很快就面完了，我问了下薪资，hr不太清楚，然后问我能不能拿到offer，hr给了个口头offer
总结：前两面面得还行，hr面就很轻松，不是压力面，希望早点能拿到正式offer
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