注：以上所有夏令营均为学硕项目。

  因为自己编程能力比较差，所以大三寒假过完年之后，就开始刷CSP的前三题来提高编程能力，后来又刷了一部分PAT上的题目。推荐大家看一下胡凡的算法笔记，这本书对数据结构专题的提升还是比较快的，上面的模板也很有用。   四月底的时候，开始准备个人自述，当时经历了一段时间的挣扎，因为感觉写不出来，或者说没得写。最后参考别人的个人自述，我写了本科期间的学习和获奖情况，看过的专业类的书籍，看过的网课，课程设计上的项目，自己的CSDN博客，个人爱好等方面。   完成个人简介之后，稍微放松了一下，一不小心就到了六月底，这期间只复习了数据结构这一门课，因为期末考试也马上就来了，所以把专业课的复习也暂时搁置了，开始专心复习期末考试。这导致我面南开时只复习了数据结构和概率论，面南大时又多复习了线性代数，直到面完最后一个夏令营——北航也只是又把高数复习了三分之二，其它专业课一看也没看。建议大家可以早点开始专业课的复习，因为我自己在这方面做的不好，就不说应该怎么复习了。

面试：   南开ai学院可能有多轮面试，我因为群面就被刷了，所以不知道后面的面试内容是什么，就只说一下群面的过程。   我们是五个人一组进行的面试，都是计算机专业的。面试分为三部分，第一部分是介绍以前的科研情况，每人两分钟。第二部分是提问环节。第三部分说一下对未来科研工作的幻想。   下面说一下问到的问题，大部分都是开放性的。

1.你最喜欢的数据结构上的或者从其它地方学到的算法是什么，你为什么喜欢它（限时2分钟）？ 答：我回答的是卡尔曼滤波，然后就按照自己的理解说了一下这种算法。其他同学的回答有动态规划、决策树、回溯剪枝算法、gan网络。

2.哪种类型的微分方程是有解析解的？ 答：我说常微分方程有解析解，然后老师问我什么样的常微分方程，我说忘了。

3.影响计算机运行准确度的物理因素有哪些，一般情况下如何排除这些因素的干扰？ 答：电压

4.解释算法的复杂度，并用实际生活中的例子，来说明不同复杂度的算法对我们生活的影响？ 答：因为别人已经解释了复杂度的概念，我就举了一个根据准考证号查成绩的例子。

5.对老师进行提问，可以问与南开或者ai学院有关的问题。

反思与总结：   这是我参加的第一个夏令营，也是第一次认识到与其他高校学生之间的差距。刚开始的两分钟介绍项目我回答的不好，一是因为自己没有什么项目，虽然有一个国创，但那是做的物理方向的东西，我只是负责写了个上位机软件，二是因为我没想到会有这么硬核的提问，所以我也没有进行准备，面试之前我一直在背英语自我介绍，结果整个面试都没用到。相比其他同学，我对本次面试的准备是比较欠缺的，其他四位同学都有与机器学习有关的项目，其中有一位同学把自己做过的项目做了个简略的ppt，而且介绍的也比较好，最后他得到了杰出营员。虽然之前也有学长和我说过可以准备一个ppt，但是我没当回事。   在回答喜欢的算法时，我回答的卡尔曼滤波其实是在打擦边球，因为我自己也没有搞懂这个算法。南开的ai学院是偏控制的，而卡尔曼滤波在控制领域也有很重要的应用，所以我想回答卡尔曼也许会得到老师的认同，但是因为自己也没弄明白，所以讲不出深度，只能按照自己看过的博客上的文章来说，面试的老师对我们的回答也不置可否。但是在后面面北航时，被老师给无情的揭穿了。   在面试之前，我特意搜过一些关于群面的经验，有的说不要急于表现自己，要想明白，理清楚之后再说，面试官会看面试者的逻辑表达能力，如果每次都抢答，很可能会让人觉得自己逻辑性差。我觉得我此次面试失败的主要原因还是自身实力的问题，一不小心就成了大佬们的炮灰。虽然群面就被刷了，但是面试体验还是不错的，老师不怼人，也见识了其他高校学生的风采。

笔试：   笔试时间为两小时，试题类型有选择、判断、填空等。题量非常大，我记得得有100多道，而且还有一些英文题目。考察的知识点涉及数学、机器学习、数据结构、计算机网络、操作系统等。我的做题策略是比较长的题目直接选C，英文题目直接选C。学院会选择笔试成绩前70%的同学参加面试。 面试：   南大ai学院是一对一面试，大约有五六个面试老师。下面说一下面试中问到的问题。

1.英语面试，不涉及专业性问题，就是用英语聊天，问的问题有你为什么学计算机，你喜欢玩游戏吗，你的爱好是什么？

2.既然你没有做过与人工智能有关的项目，那么你有没有了解过人工智能方面的算法？ 答：我简略的介绍了一下交叉熵在机器学习优化中的应用。

3.你觉得你为什么能考第一？ 答：我很坚韧，能够沉得住气之类的。

4.你以前没有做过人工智能方面的项目，那么你怎么能证明自己有科研能力呢，如果自己的科研项目完不成怎么办？ 答：我的学习成绩不错，这说明我的学习能力尚可。对于导师的任务，我首先会认真去做，如果实在完不成，我也会积极调整自己的心态，乐观的面对（告诉老师我不会自杀）等等。

5.对于很大量的数据，如何判断链表是否有环？ 答：我回答的是遍历，然后老师又进一步提问，我就说不知道，没有接触过这个问题。实际上应该用快慢指针，有兴趣的同学可以自行查阅，我看别人的面试经验上曾经被问到过这个问题。

6.指针和引用有什么区别？ 答：我知道他们之间有区别，但是却描述不出区别在哪儿。所以我一通解释之后，得出的结论是没有区别，老师又进一步启发我说考虑一下初始化方面，我仍然不会，就说我写代码的时候一般都会去用引用，而不去用指针。

7.大量数据，如何选取最大的50个？ 答：top k问题，然后做了一下解释。

反思与总结：   自己英语太差，在前期的准备工作中忽略了这一点。老师用英语提问之后，我需要反应一段时间才能明白老师问的什么。当问我为什么学计算机时，我回答说我喜欢计算机，计算机能改变我们的生活，然后我还有其它想说的，可是用英语表达不出来，就只能故意拖长语调，战术拖延时间。老师可能看我的回答太短了，就又对我进行提问，这次我没听懂问的什么，我就说sorry, I don’t know what you mean。我不知道老师此时是什么心情，反正他又说了一长串，我仍然没听懂，但是我听懂了最后一句话，他在结尾说all right，我赶紧回答了三个yeah。   科研项目完不成怎么办的这个问题回答的不好，之前也没有准备到会问这种问题，所以全靠临场发挥。我只说了自己会努力，并且调整心态，我觉得如果加上积极寻求师长的帮助会更好。   三个专业课问题，我只回答对了一个。快慢指针我之前根本没有听说过，但是从百度一搜发现，这是很经典的面试问题。指针和引用的区别是自己没有复习好，这是之前学过的，虽然自己心里知道他们是有区别的，但是却回答不上来区别在哪儿，还是缺乏系统的复习。   在面完南开ai之后，我就开始动摇了，开始怀疑自己是否应该继续卷人工智能，面完南大ai之后，彻底打消了我这种疑虑，我不能再报人工智能方向了。一是我报这个方向很吃亏，我看其他同学都有人工智能相关的项目，我没有，而两次面试中，老师都会问项目的事情，我这样在面试中很难拿到高分。二是我对人工智能本来也没什么特别的兴趣，报人工智能方向完全是看它比较火。认识到了这个问题之后，我开始转战硬件方向，后面的四个夏令营都是说自己对体系结构和高性能存储感兴趣。奇妙的是，南大使我放弃人工智能，但南大也是我的第一个offer，并成为我的最终去向。能得到南大的优营，这里面运气占有很大的成分。   在英语面试中，老师看我回答不出来为什么学计算机，便换了一个问题，问我喜欢电脑游戏吗，我说不喜欢，紧接着又问我有什么爱好，这个问题虽然我没有准备到，但是我在英语自我介绍中有个人爱好部分，于是我说我喜欢跑步，并且能够在4小时之内跑完马拉松；我喜欢骑车，曾经骑着车子去过拉萨。老师们对我的这个回答比较感兴趣，本来英语面试是只有一个老师提问的，现在其他的老师也开始问我从哪儿出发的，多远，花了多长时间等等。回答多远时，我本来想说2000公里，结果说成了two hundred kilometers。   我知道自己没有人工智能相关的项目会在面试中处于劣势地位，于是我提前准备了一个人工智能相关的算法。其实也不是特意准备的，因为信息论课程的期末论文论文就是交叉熵，所以只需要稍微整理一下就可以了。幸运的是，面试时老师提问到了有没有了解过与人工智能有关的算法，于是我说了交叉熵。本来我还想说一下相对熵的，因为它和交叉熵有一定的关联，可是那个老师嘴快，没等我说就继续提问我知不知道相对熵，这样我相当于回答了两个问题。   因为南大ai是面试完一个星期之后出的结果，所以夏令营还得继续。

面试：   在面试开始之前的十五分钟，会让我们自己抽一篇论文，然后在等待面试的这段时间阅读论文，并且要在面试时讲论文的研究背景及挑战，解决方法，限时两分钟。我抽到的是一篇16页的全英论文，完全读不懂，只能看到里面经常出现index这个词汇，所以我猜是关于提高索引效率的。我在讲论文时，看到老师们生无可恋的表情，觉得他们挺可怜的。   论文部分结束之后，总共有10组题，会让我们自己抽取。

1.有一个循环队列Q，里面的编号是0到n-1，头尾指针分别是f，p，现在求Q中元素的个数？ 答：尾指针减去头指针的绝对值除以每个元素的大小，也就是每个元素占几个字节。显然我的回答不对，老师又给我重复了一遍题目，并且提示这是数据结构上的指针，不是C语言中的指针。我又回答说用遍历的方法求元素个数，看老师的反应这个回答还是不对。

2.机器的ip地址和mac地址，他们有什么区别，分别有什么用途？ 答：ip地址是动态的，它分为4类，现在计算机中一般用的是C类地址，像192开头的这种。而mac地址它是硬件地址，一个电脑的mac地址是固定的，ip和mac在网络中应用的层次不同，ip是应用在网络层，mac是应用在物理层。

3.数据库中的选择操作，什么时候应该用到索引？ 答：当在主键上进行选择时，系统会自动给你建索引，当然这个索引你也可以自己去建立。显然回答的又不对，老师继续提问，是不是只要在这个列上有索引，就应该去用索引。我说不是这样，这是数据库系统内部的事情，它可以选择用索引，也可以选择不用。老师继续追问，如果让你去设计一个数据库系统，你会选择什么时候用索引，什么时候不用。我答数据量很大的时候我们用索引是比较划算的，比如说从一万个数据里面选一个数据，而它恰好又有索引，这时你就可以用索引，但是如果从一万个数据里面选9999个，像这种极端情况，就没必要用索引了，直接遍历就可以了。一般来说，选取的数据的个数是总个数的10%以下，用索引是比较划算的，因为索引也是有代价的。

4.介绍一下你做过的科研项目，在里面做了什么工作，遇到的困难和挑战是什么？限时两分钟。 答：我在本科期间参加过一项国家级大学生创新创业训练计划（说全称，战术拖延时间），我在里面负责编写一款数据采集软件，它能对硬件采集到的数据实时处理，实时反演，并且进行图像的绘制，这个软件设计的时候在UI方面花了很多时间。遇到的困难和挑战是第一次混合编程，能够使用的资料比较少，所以从网上找资料花费了很长时间，最后也是在学长的帮助下解决了。再一个就是这是一个大型软件，代码量一大就会出现各种问题，但是现在已经申请到了软件著作权。

5.Introduce yourself in one minute.

反思与总结：   人大会给排名靠前的同学发一等奖（相当于优营），排名稍微靠后一点的同学发二等奖（相当于在waiting list中），结果我连二等奖都没拿到。   刚开始的全英论文阅读对我来说实在是太难了，一是因为我英语本身比较差，二是因为平时没有读过论文，所以虽然告诉我们要找论文中的研究背景、挑战、解决方法，但还是感觉无从下手。后面的提问环节回答的也不好，感觉自己逻辑不清楚。虽然面试之前已经复习过数据结构了，但是因为我们学校不把循环队列当做重点，所以没怎么看这一部分。计算机网络学的时候就没怎么学明白，再加上没有复习，所以ip地址和mac地址的区别回答的也很混乱，还是处于知道他们有区别，却说不上来区别在哪儿的状态。在介绍自己的项目经历时，感觉是在临场发挥，这个应该提前准备好的，即使自己的项目做的很差，也要认真的准备，争取给人一种自己逻辑很清晰的感觉。   人大的夏令营还是很打击我的自信心的，在面试之前，测试设备的时候，我发现这个夏令营里有清华的，有上交的，有浙大的，再加上面试时表现的不是很好，所以感觉自己夏令营可能上不了岸，真上学还得九推，夏令营就当图一乐吧！

面试：   每个人的面试时间为20分钟，10分钟的ppt展示，10分钟的提问。我在ppt中主要介绍了四方面的情况：学习情况、项目经历、个人发展、研究兴趣与职业规划。因为我的项目经历比较匮乏，所以我加上了我对于牛顿法不收敛函数的一点发现，具体内容可以看此篇文章：点我跳转。提问主要是围绕ppt展示的内容进行的，我将牛顿法加到项目经历中，为我后面的悲剧埋下了伏笔。

1.用英语介绍一下中国海洋大学，不少于一分钟，最好是两分钟。 答：Ocean University of China is a, uh, uh, is a very good school. I like it. Uh, uh, en, it it was a universal college. What’s more, it’s food is very good. it it its position is in QingDao ShanDong. Uh, uh, it has a very shorten distance with the sea. And there has many good teachers. I am grown in here, I love my OUC. Thanks. That is all.

2.对我提到的牛顿法不收敛提出了质疑，然后又问这个做出了什么结果。 答： 因为数值分析课上老师让我们找对于牛顿法不收敛的函数，如果找到了可以有额外的奖励，然后我就想出了这种方法。

3.除了牛顿法，还有什么方法可以求方程的根？ 答：（故作思索状之后）不好意思，老师，这门课程我还没有复习。

4.什么叫微分中值定理？ 答：（故作思索状之后）不好意思，老师，这个忘了。

5.换了个老师继续质疑求牛顿法不收敛函数的可行性。

6.什么是数列的极限，也就是说一个数列xn，收敛于a，你如何定义它？ 答：当n趋向于无穷时，xn的极限值等于a。

7.用数学语言描述极限。 答：当n趋向于无穷时，|xn-a|的值，对于任意的ε大于0，都有|xn-a|