面试流程1. 笔试：华为的机考通常安排在每周三，题目包括进制转换、求圆经过的方格、拆礼物盒等编程问题。笔试要求编程基础扎实，熟悉数据结构与算法。2. 技术面试： 第一面：主要围绕简历和项目经历进行提问，面试官会详细询问项目中的算法细节、优缺点和应用。同时，会有现场编程题目，要求能讲清思路，不一定需要完全debug成功。 第二面：继续深入项目细节，可能会涉及算法的优化和应用。还会问到一些编程语言的问题，如C 中的指针和引用的区别，以及线程和进程的区别。3. 综合面试： 主管面：除了介绍项目和项目细节，还会涉及个人素质和抗压能力等问题。面试官可能会要求用英文进行自我介绍和项目介绍。

面试问题 项目细节：对简历上的每个项目都要非常熟悉，包括项目背景、目标、技术实现、遇到的问题和解决方案等。 编程题：包括但不限于链表、树、图等数据结构的操作，以及算法题，如螺旋阵列、判断是否为交叉字符串等。 算法问题：可能会问到机器学习中的基本概念和算法，如SVM、CNN、激活函数、过拟合和欠拟合等。 编程语言：可能会问到Python、C 等编程语言的高级特性，如Python中的arg和kargs的用法，以及C 中的多态和继承。

面试建议1. 理论基础：打好数学、编程和项目的基础非常重要，特别是机器学习相关的理论知识。2. 项目准备：对自己的项目细节要非常熟悉，能够详细解释项目的各个方面。3. 编程能力：多刷题，特别是LeetCode、剑指offer等平台上的经典题目。4. 英语准备：部分面试可能会要求用英文进行自我介绍和项目介绍，需要提前做好准备。5. 心态调整：保持谦逊，但不用太紧张，面试官通常都很友好，遇到不会的问题可以诚实地表示不知道。

华为机器学习面经分享：从准备到实战

一、面试准备

1. 简历优化

在面试前，首先要确保简历的完整性和专业性。简历中应包括个人基本信息、教育背景、项目经验、实习经历等，特别是与机器学习相关的项目经验要详细描述。

2. 知识储备

华为机器学习面试主要考察以下几个方面：

机器学习基础知识：线性代数、概率论、统计学等。

机器学习算法：监督学习、无监督学习、强化学习等。

深度学习：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

编程能力：熟悉Python、C 等编程语言，了解常用的机器学习库（如TensorFlow、PyTorch等）。

3. 项目经验

在面试中，面试官可能会针对你的项目经验进行提问。因此，在准备面试时，要熟悉自己项目中的关键技术、算法实现、实验结果等。

二、面试过程

1. 自我介绍

面试官首先会让你进行自我介绍，简要介绍自己的教育背景、项目经验等。

2. 技术面试

技术面试主要分为以下几个部分：

基础知识考察：面试官会针对机器学习基础知识进行提问，如线性代数、概率论、统计学等。

算法实现：面试官可能会让你现场编写代码实现某个算法，如K-means聚类、决策树等。

项目经验：面试官会针对你的项目经验进行提问，了解你在项目中的角色、技术难点、解决方案等。

深度学习：面试官会考察你对深度学习算法的理解，如卷积神经网络、循环神经网络等。

3. 行为面试

行为面试主要考察你的团队合作能力、沟通能力、解决问题的能力等。面试官可能会让你描述一次在项目中遇到的困难，以及你是如何解决的。

三、面试技巧

1. 保持自信

面试过程中，要保持自信，不要紧张。即使遇到不会的问题，也要尽力回答，展现出自己的学习能力和解决问题的能力。

2. 逻辑清晰

在回答问题时，要逻辑清晰，条理分明。尽量用简洁的语言表达自己的观点。

3. 诚实回答

在面试过程中，要诚实回答问题，不要夸大或虚构自己的经历。

4. 主动提问

面试结束时，可以主动向面试官提问，了解公司文化、团队情况等，展现出自己的热情和求知欲。

华为机器学习面试考察范围较广，需要考生具备扎实的理论基础和丰富的实践经验。通过本文的分享，希望对准备面试的朋友们有所帮助。祝大家在面试中取得好成绩，顺利进入华为！