很多小伙伴对最终结果很感兴趣，结果我放在评论区了，之前发的小红书帖子 这场小红书前端社招一共四轮。最让我意外的是，几乎每一轮都花了很多时间在聊项目和作品。 我不是标准履历：专升本背景，过往找工作也遇到过学历筛选。所以这篇想记录的不只是题目，也想说说：如果背景不够漂亮，怎么用作品把面试聊起来。 我的作品集/开源主页在这里，后面提到项目时可以对照看： https://github.com/tt-a1i 先说结论  常规场景题会问，但这次真正展开的是项目。 作品要能现场打开、能讲清楚取舍，而不是只写在简历上。 手写题这块我发挥很差，3 道题都没写出来，但后面还是靠作品继续聊下去了。 对非标准背景的人...

感觉没了 感觉没了Hr说要去应届实习一个月感觉前面回答她的问题回的太差了

呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃

5.16 三面结束 我看粉丝投稿的4.21 一面的 二面过完5.11. 自我介绍2. 怎么理解深度学习损失函数中的最大似然估计 MLE？答案：最大似然估计的目标是找到一组模型参数，让观测到的数据在当前模型下出现的概率最大。深度学习里的分类任务通常把模型输出看成条件概率分布 p(y|x; θ)，训练时希望真实类别的概率越大越好。实际优化时通常不会直接最大化似然，而是最大化对数似然，或者等价地最小化负对数似然。交叉熵损失本质上就是负对数似然。比如多分类中，真实标签是第 y 类，模型对这一类预测概率是 p_y，loss 就是 -log(p_y)。预测越自信且正确，loss 越小；预测越错，loss ...