9.8  投递 9.13 收到AI英语面 9.20  hr问了下预期薪资，通知进入技术面流程 9.22 下午面试官电话约面 9.23 上午9点半、电话面试。（历时约45分钟）    1、个人自我介绍    2、选择一个项目介绍（联邦+ner）           用到的数据          模型效果评测          联邦学习：面对数据非独立同分布怎么做的          实体有哪些标签          用了哪些公开数据集          数据划分（联邦学习）          长实体识别      3、用了哪些图数据库（Neo4j）           有哪些实体类型（属性类型 数值类： Integer 和 Float 字符类：String 布尔类：Boolean 空间类：Point 时间类: Date, Time, LocalTime, DateTime, LocalDateTime 和 Duration 结构类型 节点类：Node(包含Id，Labels, Map类型) 关系类：Relationship(包含Type, Map, Id类型) 路径类：Path(节点和关系的序列) 复合类型 列表类：List 字典类：Map ）      4、你现在还能完成前端开发任务吗（简历里有一项小全栈开发，flask+前端+mysql+uwsgi+nginx）    5、flask和django的区别，为啥选择flask（没答出来，只说出了flask比较轻量，易扩展。django的特点是真的忘了[牛泪]）    6、你在后端开发中防止并发做了什么。（内心os：防止并发？这是啥[懵]。我还重复问了下。面试官解释了说就是nginx和uwsgi。问了这俩的区别是啥。真的感谢面试官[羞涩]）           nginx是对外服务器， uwsgi对内。        7、Python 中有个with。解释下它的作用。    8、问了你了解度中心性（后面还有几个名词，忘记了）嘛？（不了解）    9、问能独立进行知识图谱构建嘛。（可以。实习里做了一个图谱）    10、你了解知识图谱的哪些内容呢。（实体链接、实体对齐、图谱嵌入）    11、你能介绍下做过得实体对齐方法嘛。（实习做的，基于属性硬对齐和基于embedding计算相似度卡阈值的软对齐。没让展开讲）    12、反问环节       9.28 上午9点半、视频面试。（历时约40分钟）       hr面+主管面       10.02 意向            总结：    面试体验良好，面试官性格很nice，很温和。知识度很广。    面试结果反馈效率挺高。