海信-算法AI-一面
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
- 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
）
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）
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。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）
- 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。
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