程序员的成功面试技巧

程序员的成功面试技巧

程序员的成功面试技巧，程序员在近几年来是很热门的一个职位，因为在很多人眼里程序员的收入是很高的，程序员想要工资高在面试的时候也是很讲究技巧的，下面分享程序员的成功面试技巧？

程序员的成功面试技巧1

1、给自己写一份非常专业的简历

我的建议是，如果你想增加自己的入选机会，那最好还是花点钱制作一份专业的简历。相较于你将来可能得到的巨大收获，这真的只是一个小小的投资。

2、研究面试官

当我联系程序员来面试的时候，我总是会事先发电子邮件给他，并附上我的名字和博客地址。但是让我惊讶的是，当我给他面试的时候，他竟然对我还是一无所知。

再举个正面的例子，我在面试时也碰到过这类开发人员，甚至能对我以前写的一篇博客或者做的教学视频上面的内容侃侃而谈。

你说我会推荐哪个

面试官也是人，也会有人性的弱点和特点。Dale Carnegie曾说过，要让别人对你感兴趣，最简单的方法就是你先表达出对对方的兴趣。

不管这种方法是否有欠公正，但是如果你想面试成功，那么我建议你事先最好先好好研究一下你应聘的这家公司和面试官(如果知道的话)。

当今社会的信息是如此的发达，我们完全可以在Facebook、Twitter、微博、博客上找到任何人的资料。即使你只是大致浏览一番，也会让你受益良多。

3、获得内部推荐

知道找工作最简单的方法是什么吗那就是获得内部推荐。

这不但可以增加面试机会，还能提升40%的录用几率。

前阵子，我找到了一家心仪的公司。然后直接投简历NONO，猜猜我是怎么做的吧

首先我找到一名和我有共同想法和意见的开发人员，然后开始关注他的博客。

接着我在他的博客中留言、发表建议，并且表现出对他的工作和公司非常感兴趣的想法。最后我成功拿到了这个宝贵的内部推荐资格。

很多程序员会说，“可是，某某某公司里面的人我一个也不认识啊”。如果你想就此放弃，那当我什么也没说，如果你愿意试试，我敢打赌，你总能想出一种方法达到你的目的。

不过这有个秘诀，那就是首先你得在网上创建自己的“名片”——让别人有了解你的机会，所以do it now吧。

4、 学会解决算法问题

这是每一个开发人员都应该具备的重要技能，而且真要掌握起来也并非那么难。

在很多面试中，都会有这样的问题，要求你在白板或者电脑上解决编程问题，但是许多程序员，即使是那些非常优秀的程序员，都会一下子大脑一片空白，完全理不出思路来。

如果你能花时间学会如何解决这种类型的面试问题，那么下次再碰到这种场景，就不会这么紧张了。

我们会紧张其实和怯场无关，主要是因为我们不熟悉这些问题，也没有自信能解决这种问题。

在这方面建立起自信之后，你就再也不会紧张了。

5、活力洋溢地回答问题

只用一个字或者一句话，照本宣科平平无奇地回答问题，或许在技术上是正确的，但是你忘了应该借此机会好好展示自己的激情——这才是一个开发人员能带给团队的最大正能量。

举个例子说，如果我问你什么是多态性，我不是要你按照课本中的定义重复给我听，我希望你能就这个主题阐述一下，然后我们可以更深入地聊一聊。

6、小心“陷阱”问题

你为什么换工作

说说你最大的优点和缺点。

最近一次你是如何解决和同事之间发生的技术分歧的

在回答问题之前，你最好明白面试官问这些问题的目的，掌握如何回答这类问题的技巧。

就先说说第一个问题吧“你为什么换工作”

在大多数情况下，面试官想知道的是你是否是一个爱说三道四、惯于诽谤抨击雇主的人。所以千万不要上当。

7、永远不要撒谎

最糟糕的事就是在面试的时候撒谎。

知之为知之，不知为不知，如果你确实不知道，千万不要自作聪明来编造问题的答案。

相反，你应该诚实地说，你不知道或者你并不是100%肯定，但是你愿意尝试一下，然后再讲讲自己的想法。讲完之后也可以问面试官正确答案是什么，以显示你对此非常感兴趣。

实话告诉你，大多数面试官问的问题都是他们知道的问题，不然如果你滥竽充数给你通过的话就会显得他们像个傻瓜。所以千万不要抱着侥幸心理，一旦发现你在撒谎，面试官马上就会质疑你的人品。

8、不要太诚实

很多程序员会过多地透露自己的信息，不要以为诚实和完全透明就是最好的政策，殊不知过犹不及。

第7条所说的不可撒谎诚然不错，但是我们也没必要将自己所有生活的细节和所有缺点都告诉给面试官。

有个性是好的，但是如果暴露了性格缺陷就坏事了。

试想一下，要是你说自己喜欢赌博或者沉迷于魔兽世界，我敢打赌，面试官肯定会重新审视你。所以在说自己信息的时候一定要慎重，因为这不但会暴露你的缺陷，还会显得你缺乏应有的判断力。

9、掌握计算机科学的基础知识

是的，很多程序员在面试的时候，甚至理直气壮地说，他们不知道链表和堆栈，因为他们没有受到正规教育或者早就还给老师了。

我也承认我们在工作的时候是用不到那些深层次的计算机科学概念的，但是作为一个专业的软件开发人员，你至少应该知道一些基本知识。

举个例子说吧，你请电工来重新给你家的房子布线，但是这电工一点也不知道任何电气工程的基本知识，你还请他干不同理，我们也是如此。

10、关于经验

这是最后一点，但并非最不重要的，很多开发人员，特别是刚进入这一行的新手，往往缺乏相关的经验，也不知道如何增加所谓的工作经验。

这有点像是鸡和蛋哪个先出现的问题。

那么又该如何增加经验呢

关键是要用创造性的方式。有很多方法都可以获得工作经验，但是却不必真正去一家公司上班。

给你点提示：

参加开源项目

启动开源项目

做一个移动app，放到App Store里

写一个小型的Web应用程序

参与代码交流和用户组

这些方式都可以作为工作经验写到简历中去，只要自己有想法，不愁没经验。

希望这些技巧能对各位有所裨益。如有不同想法，也请不吝赐教。

程序员的成功面试技巧2

程序员的中年危机是什么

中年程序员危机

近日，中兴网信员工欧某打开26楼办公室窗户纵身跃下，结束了42岁的生命。

目前有多种说法，有说因股份转让价过低和人事部产生分歧，有说疑因内部宫斗被离职，甚至还有消息说欧有精神方面的问题。

尽管具体原因仍待进一步的核实，但却由此引发网上一波关于中年职场危机，特别是中年程序员危机的讨论。

一般来说，一个行业的收缩导致人员数量与结构的调整，大致可以用一个简单的模型来描述：行业规模缩减，行业人员减少，公司数量减少或规模缩减，进而导致管理层岗位变少，原本的管理层，被迫降至转入下一级岗位。

这种降岗机制层层传递，高层降为中层，中层降为基础管理岗，基础管理岗降为一线员工。与此同时，由于行业规模的缩减，一线员工数量也在减少。

于是，一线员工失业，同时，停止招收该行业的新毕业生。在这个模型中，一般来说，即便行业收缩，中层也不用愁就业，仍可留在本行业中，最坏也不过是降岗。

中年人学习能力下降明显

不过，在程序员行业中，有一些特别的因素，导致了其不同于一般行业的现象。

35-45岁的中年人，学习能力下降明显。与此同时，这是一个新技术不断涌现的时代。

一个人进入职场初期的技能、概念，过了20年后，已经完全不一样了。程序员这个行业，更是把这个特点发挥到极致。

此外，精力明显下降，不能熬夜，加之家务琐事缠身，高强度工作即便有意愿也很难付诸行动。

如果说其他行业的中层人员降级后仍可游刃有余的话，这个行业的中层降岗后，会不如自己新岗位上的同事。

所以，程序员密集的IT、通讯行业，很多中层员工就处于一个很尴尬的地位。即便勉为其难地接受，也会面临收入大幅度下降的心理适应问题。

如果考虑到资产配置中较高的按揭比例，当资金链断掉，这就成为不可承受之重。

彭冠英在《婚姻的两种猜想》中饰演一个程序员，程序员的日常生活是不断的加班，每天996。陪伴家人的时间越来越少，而且发际线越来越高。在这部剧中，也向大家展示了程序员的日常生活，彭冠英饰演的男主杨争拿生姜涂发际线，因为觉得生姜有生发的效果。

一、加班是家常便饭

对于大部分的程序员来说，虽然拿着高薪，但是在背后却付出着极大的努力。每天都和代码在打交道，在他们的世界里，只有0和1。有很多的程序员在工作几年之后，皮肤状态越来越差，因为长时间的对着电脑，经受了大量的辐射。如果碰到新项目上线，每天都会加到十一二点，甚至没有时间吃饭。回家之后只想立刻的躺在床上休息，这种高强度的生活也常常把程序员的身体拖垮。

二、非常的严谨

程序员对bug很执着，一定要把bug解决掉。虽然他们看起来非常的强大，但是在遇到bug的时候，也会变得异常的脆弱和敏感。常常会觉得一天生活如此不顺利，竟然写的所有项目都出现了bug。在程序员的背包里，永远都会带着电脑，这样就能够随时随地的处于工作状态。这种生活也让他们养成了很多不好的习惯。

程序员这样一份工作写满了不容易，很多程序员，因为工作日常的忙碌，没有时间去交女朋友，硬生生把自己拖成了大龄单身男青年。而在《婚姻的两种猜想》中，彭冠英饰演的程序员已经35岁了。如果想要判断程序员入行的年现可以看一下程序员的头发，有很多程序员，在入行1~2年之后成功的变成秃顶。这一份行业的发展前景并不乐观，如果想要拿到高薪，一定要继续努力学习。

遇到这样的情况也算是挺正常的，以下几种方法相信会对你有所帮助：

1、可以先放下手中的所有事情，好好放松放松，等把心思彻底放松下来之后然后再去寻找属于自己的方向。

2、在上班的过程中可以给自己制定一个人生目标，这样又会有新的奋斗方向和前进的动力。

作为一个标准的程序员，应该有一些基本的数学素养，尤其现在很多人在学习人工智能相关知识，想抓住一波人工智能的机会。很多程序员可能连这样一些基础的数学问题都回答不上来。

作为一个傲娇的程序员，应该要掌握这些数学基础知识，才更有可能码出一个伟大的产品。

向量 向量（vector）是由一组实数组成的有序数组，同时具有大小和方向。一个n维向量a是由n个有序实数组成，表示为 a = [a1, a2, · · · , an]

矩阵

线性映射 矩阵通常表示一个n维线性空间v到m维线性空间w的一个映射f: v -> w

注：为了书写方便， XT ，表示向量X的转置。 这里： X(x1,x2,,xn)T，y(y1,y2,ym)T ，都是列向量。分别表示v,w两个线性空间中的两个向量。A(m,n)是一个 mn 的矩阵，描述了从v到w的一个线性映射。

转置 将矩阵行列互换。

加法 如果A和B 都为m × n的矩阵，则A和B 的加也是m × n的矩阵，其每个元素是A和B相应元素相加。 [A + B]ij = aij + bij

乘法 如A是k × m矩阵和B 是m × n矩阵，则乘积AB 是一个k × n的矩阵。

对角矩阵 对角矩阵是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵。对角线上的元素可以为0或其他值。一个n × n的对角矩阵A满足： [A]ij = 0 if i ̸= j ∀i, j ∈ {1, · · · , n}

特征值与特征矢量 如果一个标量λ和一个非零向量v满足 Av = λv, 则λ和v分别称为矩阵A的特征值和特征向量。

矩阵分解 一个矩阵通常可以用一些比较“简单”的矩阵来表示，称为矩阵分解。

奇异值分解 一个m×n的矩阵A的奇异值分解

其中U 和V 分别为m × m和n×n 的正交矩阵，Σ为m × n的对角矩阵，其对角 线上的元素称为奇异值（singular value）。

特征分解 一个n × n的方块矩阵A的特征分解（Eigendecomposition）定义为

其中Q为n × n的方块矩阵，其每一列都为A的特征向量，^为对角阵，其每一 个对角元素为A的特征值。 如果A为对称矩阵，则A可以被分解为

其中Q为正交阵。

导数 对于定义域和值域都是实数域的函数 f : R → R ，若f(x)在点x0 的某个邻域∆x内，极限

存在，则称函数f(x)在点x0 处可导， f'(x0) 称为其导数，或导函数。 若函数f(x)在其定义域包含的某区间内每一个点都可导，那么也可以说函数f(x)在这个区间内可导。连续函数不一定可导，可导函数一定连续。例如函数|x|为连续函数，但在点x = 0处不可导。

加法法则

y = f(x),z = g(x) 则

乘法法则

链式法则 求复合函数导数的一个法则，是在微积分中计算导数的一种常用方法。若 x ∈ R，y = g(x) ∈ R，z = f(y) ∈ R ，则

Logistic函数是一种常用的S形函数，是比利时数学家 Pierre François Verhulst在 1844-1845 年研究种群数量的增长模型时提出命名的，最初作为一种生 态学模型。 Logistic函数定义为：

当参数为 (k = 1, x0 = 0, L = 1) 时，logistic函数称为标准logistic函数，记 为 σ(x) 。

标准logistic函数在机器学习中使用得非常广泛，经常用来将一个实数空间的数映射到(0, 1)区间。标准 logistic 函数的导数为：

softmax函数是将多个标量映射为一个概率分布。对于 K 个标量 x1, · · · , xK ， softmax 函数定义为

这样，我们可以将 K 个变量 x1, · · · , xK 转换为一个分布： z1, · · · , zK ，满足

当softmax 函数的输入为K 维向量x时，

其中，1K = [1, · · · , 1]K×1 是K 维的全1向量。其导数为

离散优化和连续优化 :根据输入变量x的值域是否为实数域，数学优化问题可以分为离散优化问题和连续优化问题。

无约束优化和约束优化 :在连续优化问题中，根据是否有变量的约束条件，可以将优化问题分为无约束优化问题和约束优化问题。 ### 优化算法

全局最优和局部最优

海赛矩阵

《运筹学里面有讲》，前面一篇文章计算梯度步长的时候也用到了： 梯度下降算法

梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

梯度下降法

梯度下降法（Gradient Descent Method），也叫最速下降法（Steepest Descend Method），经常用来求解无约束优化的极小值问题。

梯度下降法的过程如图所示。曲线是等高线（水平集），即函数f为不同常数的集合构成的曲线。红色的箭头指向该点梯度的反方向（梯度方向与通过该点的等高线垂直）。沿着梯度下降方向，将最终到达函数f 值的局部最优解。

梯度上升法

如果我们要求解一个最大值问题，就需要向梯度正方向迭代进行搜索，逐渐接近函数的局部极大值点，这个过程则被称为梯度上升法。

概率论主要研究大量随机现象中的数量规律，其应用十分广泛，几乎遍及各个领域。

离散随机变量

如果随机变量X 所可能取的值为有限可列举的，有n个有限取值 {x1, · · · , xn}, 则称X 为离散随机变量。要了解X 的统计规律，就必须知道它取每种可能值xi 的概率，即

称为离散型随机变量X 的概率分布或分布，并且满足

常见的离散随机概率分布有：

伯努利分布

二项分布

连续随机变量

与离散随机变量不同，一些随机变量X 的取值是不可列举的，由全部实数 或者由一部分区间组成，比如

则称X 为连续随机变量。

概率密度函数

连续随机变量X 的概率分布一般用概率密度函数 p(x) 来描述。 p(x) 为可积函数，并满足：

均匀分布 若a, b为有限数，[a, b]上的均匀分布的概率密度函数定义为

正态分布 又名高斯分布，是自然界最常见的一种分布，并且具有很多良好的性质，在很多领域都有非常重要的影响力，其概率密度函数为

其中， σ > 0，µ 和 σ 均为常数。若随机变量X 服从一个参数为 µ 和 σ 的概率分布，简记为

累积分布函数

对于一个随机变量X，其累积分布函数是随机变量X 的取值小于等于x的概率。

以连续随机变量X 为例，累积分布函数定义为：

其中p(x)为概率密度函数，标准正态分布的累计分布函数:

随机向量

随机向量是指一组随机变量构成的向量。如果 X1, X2, · · · , Xn 为n个随机变量, 那么称 [X1, X2, · · · , Xn] 为一个 n 维随机向量。一维随机向量称为随机变量。随机向量也分为离散随机向量和连续随机向量。 条件概率分布 对于离散随机向量 (X, Y) ，已知X = x的条件下，随机变量 Y = y 的条件概率为：

对于二维连续随机向量(X, Y )，已知X = x的条件下，随机变量Y = y 的条件概率密度函数为

期望 对于离散变量X，其概率分布为 p(x1), · · · , p(xn) ，X 的期望（expectation）或均值定义为

对于连续随机变量X，概率密度函数为p(x)，其期望定义为

方差 随机变量X 的方差（variance）用来定义它的概率分布的离散程度，定义为

标准差 随机变量 X 的方差也称为它的二阶矩。X 的根方差或标准差。

协方差 两个连续随机变量X 和Y 的协方差（covariance）用来衡量两个随机变量的分布之间的总体变化性，定义为

协方差经常也用来衡量两个随机变量之间的线性相关性。如果两个随机变量的协方差为0，那么称这两个随机变量是线性不相关。两个随机变量之间没有线性相关性，并非表示它们之间独立的，可能存在某种非线性的函数关系。反之，如果X 与Y 是统计独立的，那么它们之间的协方差一定为0。

随机过程（stochastic process）是一组随机变量Xt 的集合，其中t属于一个索引（index）集合T 。索引集合T 可以定义在时间域或者空间域，但一般为时间域，以实数或正数表示。当t为实数时，随机过程为连续随机过程；当t为整数时，为离散随机过程。日常生活中的很多例子包括股票的波动、语音信号、身高的变化等都可以看作是随机过程。常见的和时间相关的随机过程模型包括贝努力过程、随机游走、马尔可夫过程等。

马尔可夫过程 指一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态。

其中X0:t 表示变量集合X0, X1, · · · , Xt，x0:t 为在状态空间中的状态序列。

马尔可夫链 离散时间的马尔可夫过程也称为马尔可夫链（Markov chain）。如果一个马尔可夫链的条件概率

马尔可夫的使用可以看前面一篇写的有意思的文章： 女朋友的心思你能猜得到吗？——马尔可夫链告诉你 随机过程还有高斯过程，比较复杂，这里就不详细说明了。

信息论（information theory）是数学、物理、统计、计算机科学等多个学科的交叉领域。信息论是由 Claude Shannon最早提出的，主要研究信息的量化、存储和通信等方法。在机器学习相关领域，信息论也有着大量的应用。比如特征抽取、统计推断、自然语言处理等。

在信息论中，熵用来衡量一个随机事件的不确定性。假设对一个随机变量X（取值集合为C概率分布为 p(x), x ∈ C ）进行编码，自信息I(x)是变量X = x时的信息量或编码长度，定义为 I(x) = − log(p(x)), 那么随机变量X 的平均编码长度，即熵定义为

其中当p(x) = 0时，我们定义0log0 = 0 熵是一个随机变量的平均编码长度，即自信息的数学期望。熵越高，则随机变量的信息越多；熵越低，则信息越少。如果变量X 当且仅当在x时 p(x) = 1 ，则熵为0。也就是说，对于一个确定的信息，其熵为0，信息量也为0。如果其概率分布为一个均匀分布，则熵最大。假设一个随机变量X 有三种可能值x1, x2, x3，不同概率分布对应的熵如下：

联合熵和条件熵 对于两个离散随机变量X 和Y ，假设X 取值集合为X；Y 取值集合为Y，其联合概率分布满足为 p(x, y) ，则X 和Y 的联合熵（Joint Entropy）为

X 和Y 的条件熵为

互信息 互信息（mutual information）是衡量已知一个变量时，另一个变量不确定性的减少程度。两个离散随机变量X 和Y 的互信息定义为

交叉熵和散度 交叉熵 对应分布为p(x)的随机变量，熵H(p)表示其最优编码长度。交叉熵是按照概率分布q 的最优编码对真实分布为p的信息进行编码的长度，定义为

在给定p的情况下，如果q 和p越接近，交叉熵越小；如果q 和p越远，交叉熵就越大。

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