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在这里不吹不黑，首先感谢七月在线，带我走进了机器学习和深度学习大门，为什么要感谢，因为自己所谓自学了很长时间，而仅仅只是学到皮毛，记得是机器学习的陈博士，上的课算是正式把我拉进了机器学习的大门，上完陈老师课后，能看懂李航老师的统计学习方法了，所以对于陌生领域，如果你决定要进去，花钱学知识大概就是最小的代价了，感谢七月在线帮助我转型成功：先报的集11（最新一期是**[集15]巩固AI技术和AI项目经验，后再报了NLP6进一步加强NLP项目经验（最新一期是**[NLP8]）。
1、心态
由于我是双非且非科班转型的选手，所以整个过程压力是很大的，我相信很多类似我这种情况的同学都是感同身受的，期间你会无数次怀疑自己，到底能不能转型成功，你会想逃避，有时候你会厌学，不想学，但是你终究还是得告诉自己路还是要继续走，学习是一定要继续的，就这样坚持着，时间就这么过去了，所以我在写这篇文章时，我只是觉得我当时很心累，但是我可能并不能感同身受体会当时的心境的了，所以有时候困难没什么大不了，熬熬就过去了
2、学习
自己是从机器学习到深度学习的重要经典算法，一个一个地过，基本上每周都要给自己安排固定的任务，注意不要落下进度，比如你二周把手推SVM拿下，一个月把Bert原理，Bert源码拿下，我现在已经不记得我当时看这些知识花了我多长时间，不管是机器学习和深度学习，对于大多人来说，刚开始接触都是很有难度的，所以其实一个算法，大概率上在课堂是听得晕晕乎乎的，我想说的是，温故知新，这句话说的没毛病，对于不懂的算法，反复地看，一遍不行，看二遍，二遍看不懂，先放一放，再看第三遍，你会发现，慢慢地清晰了，就懂了
3、面试
如果你在之前把重要的算法，都能按照日计划周计划顺利地，该手推公式的手推公式(手推公式是为了检验你是真知道，还是假知道),该熟悉源码的熟悉源码的（其实老师主要是强力推荐Bert，其他还好,不要走偏了)，然后在网上和github上搜一些对应算法经典面试题，过个几遍，那么我想说，你对于算法理论面试就不会觉得有压力了，简而言之，你熟悉题库了，而题库也很有限，你就不会害怕抽题了。
关于项目，老师讲得项目代码是一定要吃透的，因为基本上问题都是从项目开始展开的，尤其对应你项目里的代码和细节都会扣得很细，所以准备好理论知识和扣好项目代码，就去接受社会的考验吧，哈哈。在这里，我可能不太想说面试题，因为以往同学总结都很多了，大方向都是一致的，比如Bert的源码细节，尤其是老师划过重点的， 你肯定都要搞清楚，然后深度学习经典模型，细节都要弄清楚，对于数据结构题的话，我自己没怎么准备，难度系数较大，据说大厂必考，中小型就不一定了，这个就要看自己了。
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