前几天心血来潮投了MSRA的实习，本来是打算好好准备到冬天再投的，但是心想投下简历试试应该没事，也没有仔细选组，看到实习计划上第一个组是DKI组，然后也是侧重NLP方向，就直接投了。做了中英文的简历然后发了过去。大概投简历三天后邮箱收到了回信，回信是英文的，提了三个问题，首先问我接下来一年有多长时间能够实习，然后问我毕业后的打算，最后约面试的时间，英语菜鸡的我这才发现Interview是面试的英文单词。回邮件以后，大概等了三四天，收到了回信，一面的研究员貌似是小组组长的角色，和我聊了大概四十分钟，聊了之前超算的比赛经验，还有我参加的那个科大讯飞的翻译比赛，问了一些项目的细节，我情绪比较激动，偶尔有点语无伦次，但面试官全程很温柔，和我保持友好的交流，让人很舒服。
大概一星期后，二面的电话打过来，微软好像都是010开头的号码。二面就开始考核算法啦，但也没给我发做题的网页链接，而是和我简单的聊了一下，因为当天在优化IPCC比赛的代码，（比赛赛题是优化超像素分割算法）看到网上有个博客说用扫描线算法比原本普通的种子生长要更快，所以看了一下扫描线算法，然后面试官就问我有关IPCC这个比赛的细节，我就顺便说了一下那天看到的优化，然后他居然也很懂这个！(看来是计算机图形学大佬)，就问我为什么扫描线算法比泛洪更快，我刚好有在博客看到！因为访问相邻内存，都在同一CacheLine的原因(网上博客也是猜测，我也没具体试验过)，然后聊完了这些，他就开始让我共享屏幕，因为之前打算法比赛都是用java，我本身也是个c++菜鸡(高中没打过算法比赛)，所以就在Inteli J上开始写。他提问的问题也很基础:给定一个序列[x1,x2,x3,x4],然后找到 $X_i和X_j$的和大于给定数字K，求满足条件的所有i,j的数字对数目。首先要排序，所以复杂度已经是O(NlogN),然后我想到了一个二分查找去插入的解决方案：比如序列[30,50,70],k=40，从30开始，然后二分搜40-30这个数的下标，这里应该是1，也就是1往后的数都满足与30的和大于等于k，这样算下来复杂度也是O(NlogN),但这样不是最优的。实际上，维护一个双指针，起始阶段，一个指向头，一个指向尾，如果当前和满足条件，就让尾指针左移一次，满足条件的数目加一，如果当前和不满足条件，就让头指针右移一次，同时加上（序列长度-当前尾指针）的数目，然后继续判断是否满足条件。这样做的原因是，对于头指针右移后对应的数，尾指针之后的数和它的和都是满足条件的，因此直接加上他们的下标差值就可以了。这样的话复杂度是O(N)级别。后面又问了一些简单的概率论问题，比如六颗球，三颗红，三颗白，不放回抽两个，颜色相同的概率是多少。。
三面是昨晚刚刚打过来的，三面的面试官是做NLP的，问了一些机器学习和深度学习的基础知识，具体问题大概是：
如何解决长文本输入带来的显存占用？
自回归decoder是如何并行训练的？
如何判断过拟合和欠拟合，如何解决过拟合？
贝叶斯公式，逻辑回归的损失函数
一个硬币不规则，如何估计正面概率，(只能扔1000次)
感觉面试的体验很好，面试官一直在引导我去往正确的思路去想，有些东西之前并没有看过，但是面试的时候却想出了解决思路，感觉他们更看重思维能力这方面，但主要可能还是因为我才大三，他们也放宽了要求。
接下来就是等结果啦，希望能拿到Offer.