1面        先自我介绍，大概1分钟左右，准备延伸到项目开始讲的时候，面试官直接打断了，说先来做题吧 算法题1： 输入链表453612 target 3 输出451236就是把target后面的小于target的数移到target前，其余都保持相对关系，返回链表头节点 算法题2：应该是leetcodepathsum 输入二叉树，target 输出所有从根节点到叶子结点的和为target的path 两个算法题基本是在easy到medium之间的，刷过题的话应该都能秒解，题目1一定注意边界条件，面试官看的还是很细的，给我指出了一处问题，修改之后就没有问题了        介绍深度学习项目： 面试官主要的关注点在训练数据，毕竟标注数据是稀缺资源。这类问题要着重准备，即使面试官不问，也可以主动提，难点是标注数据太少了，然后是怎么去做数据增广的        2面        介绍深度学习项目：为什么用深度学习解，出发点是什么，模型最后学到了什么内容。（好像在leader面的时候会比较关注一个项目的出发点，有没有数据佐证，说明不是为了用深度学习、为了炫技而用深度学习，建议提前准备这类问题，可以在介绍项目的时候主动说，算是一个加分项）        hmm维特比算法（NLP相关必考了，这里的应用点是解决识别准确率）        实现一个不考虑转移概率的维特比，要求给出topn的路径 （现场写代码，用了堆实现的，没太准备好，写的比较乱）        3面hr        优缺点 最有成就感的项目，为什么有成就感，遇到什么问题，怎么解决