特征模型算法面试

1. 谁有程序员的面试题，例如东软公司，或其他公司的程序员面试题

程序员面试一直是社区乐于讨论的热门话题。
这篇文章是站在面试官角度对于程序员面试问题的一个阶段性反思和经验总结。
【目标】
相信和不少朋友一样，有了几年工作经验成为Senior后就开始了面试别人的经历。作者在最初这个阶段只是按照自己的想象把”找到基础好的程序员“，”找到算法能力优秀的程序员“，”找到有Android开发经验的程序员“等作为面试的目标。但是，实际的经历告诉作者，尤其是按“基础好”，“算法好”这些目标招到的人最终效果并不好。比如，有的面试者基础知识和算法掌握情况不错，进程、线程、内存等概念清晰，基本的Hash，二叉树，快速排序等数据结构和算法也比较熟悉，但是进公司后在实际工作中表现得很糟糕。后来，作者才发现原来是作者的面试目标出了问题，作者原先的面试方法更像是大学的算法或操作系统期末考试，按照这种方法让许多并不合适的人通过了面试，同时也可能错过了许多合适的人。
后来，作者的反思是，从公司的角度讲，面试的根本目的是找到"能够干好工作"的人，而“高学历”，“算法好”，“基础好”，“有经验”这些都是表象而不是根本，它们并不能直接和“工作好”划等号。
【方法】
目标明确了，但接下来的问题是假设面试者是一个黑盒系统，“工作好”不是直接可观测变量，你所能直接观测的变量是基础、算法、经验、学历、性格、谈吐、年龄等等。所以，实际上，你只能从“基础好”，“算法好”等可以直接观测的量去推测“工作好”的概率，这就是一个在“X好“条件下"工作好“的条件概率问题：P(工作好 | X好)。
根据这个模型，面试所应该考察哪些方面就很明显了，那就是选择那种最具有区分性的方面来考察。比如，考察面试者的体型特征没有太大意义，因为P(工作好|高)，P(工作好|矮)，P(工作好|胖)，P(工作好|瘦)的概率都差不多;所以，体型特征不具有区分性，这不是面试所应该关注的内容。
面试官应当结合职位的要求明确哪些因素具有比较好的区分性。比如，如果要招一名技术门槛比较高的3D游戏引擎开发工程师，面试者A具有3D游戏引擎开发的经验，但是在基础知识和算法面试方面表现一般;面试者B相反，基础知识和算法面试表现很好，但没有游戏开发经验，而你只能选择其一。你选谁呢?其实，这就是两个条件概率问题P(工作好|经验好，基础一般，算法一般)和P(工作好|没经验，基础好，算法好)。这个问题就留给面试官来判断了，就作者个人而言，对于技术门槛较高需要技术积累的职位，经验更加说明问题，因此，作者更倾向于面试者A。
下面，作者再结合自己的经验谈谈对面试中常见方面的看法。
【算法】
算法是Google和MS等大公司面试所重点考察的内容。作者个人很喜欢算法，曾经参加ACM/ICPC拿过北京赛区的13名。但是，就个人经验来看，作者所接触过的绝大多数开发职位而言，算法都不适合作为考察面试者优劣的主要因素。对于普通的非算法性开发职位，考察面试者的算法就相当于考察他打乒乓球好不好一样，与目标“工作好”的相关性太低。就作者个人的经验来看，差不多P(工作好|算法好)=50%，也就是算法面试没有太大的区分性。
甚至，还有一种很不好的情况特别多地出现在算法好的面试者身上，作者称之为“只磨刀，不砍柴”。什么意思呢?有类人只对什么A*算法，异步编程，JVM类加载机制这种纯技术问题感兴趣，对实现用户需求毫无兴趣。这类人看起来有一定的技术能力，但是对公司来讲贡献十分有限，甚至不如技术一般但认真负责的人。所以，一旦遇到面试者算法好，作者就特别留意考察会不会是这种“只磨刀，不砍柴”的人。
另外，虽然作者个人不了解Google和MS，但作者对于其特别重视考察算法能力的面试策略是持怀疑态度的。即使在这样的世界级大公司，算法虽然重要，但可以想象在项目实施过程所遇到的各种各样问题中，算法问题绝大多数时候不会是主要瓶颈，没有到那种需要每个人都是算法高手的情况。实际上，绝大多数项目真正难点并不是一两个算法瓶颈，甚至也不是单点的技术瓶颈，而是系统性的组织、协调、设计、开发问题，有大量的看起来不是那么有技术含量的脏活累活，也有许多问题是由于信息不足，并不是技术能力强就能克服这些困难。一个团队最好优势互补，有人算法强，有人业务分析能力强，有人擅长后端服务，有人擅长前端界面，有人聪明，有人踏实，这是最好的。如果按照“算法好”的单一标准选材，必定会把许多优秀的人才拒之门外。
补充：在更多地了解了Google和Facebook等一流公司的面试细节之后，作者对这个问题的认识有了一定的改变，实际上这些公司在面试过程中并不完全强调技巧性很强的算法，而是更加注重编码(Coding)能力，只是在进行编码测试的过程中往往是通过一些简单算法题来进行的。作者对于这种面试方法越来越欣赏，并且也作为了作者们公司面试过程中的重点环节，因为编码能力的测试是十分必要的，它有着知识性问题无法取代的作用，如果一个面试者连“判断一个字符串是否是另一个字符串的子串”这样的题目都无法正确并快速地实现，那么基本上可以直接排除了。作者这里所强调的是不必考察高难度的算法问题，并非不重视编码能力测试，请读者不要误解
【基础】
基础面试是指考察诸如指针使用、进程线程概念等基础知识的面试，十分类似于大学期末考试题。作者曾经以为基础面试十分重要，但是现在不这么看了。在工作中基础的确是重要的，但是在面试过程中，它必须具有区分性才有意义，也就是说P(工作好|基础好)的概率要高，那么考察指针使用，进程线程区别这样的基础题目才有它的意义。作者的实际经验是，基础面试并不具有很好的区分性，和算法一样， 差不多P(工作好|基础好) = 50%。同时，基础面试是最容易准备的，中国人有长期的应试教育经验，要准备几个把玩指针题目太容易了。
作者曾经遇到过这样的面试者，他的C语言基础和编译、链接等原理掌握得非常好，给作者留下了深刻的印象，作者给的面试结论是：知识面不宽，只会C语言，但基础很扎实，建议录用。后来的事情证明了那个结论的前半部分是对的，但是”建议录用“错了。他在实际工作中表现得一塌糊涂，不理解需求，不理解整体架构;同时，上班时间不是花在项目上，而是花在阅读诸如《程序员的自作者修养》之类的书籍上。最后，这位同事由于长期“不出活”离开了公司。
基础不是不重要，而是“基础好”不足以说明面试者能干好工作，因为基础是属于局部性知识，而实际工作需要综合性能力，二者有天壤之别。C语言、操作系统能考高分，但是不会写程序的人在大学作者们还见得少吗? 软件开发就像盖房子，综合能力是设计和搭骨架，基础知识是码砖。张小龙原先Foxmail是Delphi开发的，他它不懂C#，你如果要招聘一个开发.NET Email客户端的人，你考察他对CLR掌握得好不好有意义吗? 让张小龙来开发一个C#版的Foxmail真的会有困难吗? 你招一个精通C#但没有Email客户端开发经验的人来真的比张小龙靠谱吗?
作者说基础知识不重要，和古人说的“不积洼步无以至千里”是不是矛盾呢?不矛盾!“洼步”与“千里”是一种可累加关系，但再多的“基础知识”都累加不成“综合能力”。学习软件开发要像持续集成一样，一开始就是一个完整的系统，虽然规模不大，问题很多，但它麻雀虽小五脏俱全，从小系统到大系统，从简单系统到复杂系统逐步演化。
所以，基础好本身不足以说明太多的问题，必须进一步考察综合能力。对于基础面试表现不好的面试者，如果时间允许也要进一步考察，有的面试者其实是有能力的，只是没有进行充分的准备。最理想的状态当然是基础和综合能力俱佳，若不能兼顾，应当综合能力优先。
【经验】
这里所说的经验不是通过工作了多少年来衡量的，而主要是指面试者的经历，比如，是否完整地实现过一个软件，或作为主要开发者完成过一个项目。经验的重要性在于它能说明一个人的综合能力。从项目的性质、规模和难度，面试官就可以大致判断出面试者的综合能力。如果一个面试者一直在大公司负责一个小模块的开发维护，那么基本可以判断他不具备独立或作为主要开发者承担一个项目的能力，只适合在另一家大公司做类似的事情。对于门槛较高需要长期技术积累的职位，相关经验更显得尤为重要，比如，Linux内核开发，JVM开发，游戏引擎开发，数据库实现，高级UX等。对于这类职位，没有经验的面试者即使综合素质不错也是需要长时间的学习和积累才能胜任。所以，基本上如果确定了你的职位属于此类，那么相关经验毫无疑问应该成为首选因素，换句话说，P(工作好 | 相关经验好)的概率是非常高的。
通过项目经验判断面试者的优劣比通过基础和算法测试更加靠谱，所以，面试过程中面试官应该花比较多的时间听面试者介绍项目经验，并进行深入地探讨交流，了解面试者的知识面、思维能力、表达能力等。同时，可以结合项目提一些基础知识和算法的问题，比如，如果面试者做过C++相关的项目，那就可以问他如何进行内存管理?是否熟悉智能指针?如果面试者的回答不能令人满意，那么就基本上可以判断他的项目做得不是很好。
要注意的是，经验也是一个多维度的事物。比如，C++股票交易中间件系统，这就涉及(C++，中间件，股票) 3个维度。假如面试者A做过C++股票交易客户端，面试者B做过C的股票交易中间件。从语言角度看，A最匹配，从项目性质看，B最匹配，你如何选择?这就是在多个维度中，哪个维度更重要的问题，就这个例子而言，作者个人更倾向于B，因为作者认为中间件开发经验是主要矛盾，而从C切换到C++并不是问题。所以，面试官需要判断哪一种经验是主要的，而哪一种经验是次要的。比如，作者们招聘Android应用开发，这个职位的Android技术门槛并不高，它的真正难点在于做出好的用户体验(UX)。所以，如果一个面试者没有Android的经验作者们是可以接受的，但是作者希望他在UX方面有经验，至少做过其他平台的移动应用开发。
【性格】
现在，作者来谈作者认为最重要的因素：性格。这可能是许多初为面试官的朋友所难以想象的，怎么会是性格最重要呢?说实话，当作者意识到这一点时，作者自己也很惊讶!说白了，还是 P(工作好|性格好)的概率最高啊。作者的实际经验是，如果一个人的性格好，他能把工作做好的可能性是最高的，性格好远比基础好、算法好要靠谱。
一个人如果技术上有缺陷，经验上有不足，但性格好，在团队中是很容易由其他人来补位的，他自己也很容易逐渐补起来;相反，如果一个人的性格不好，所有的技术优势经验优势都发挥不出来，甚至还会起到负作用，而且性格缺点很难改变。作者一直谈到实际工作所需要的是综合性的能力，这种综合能力的发挥中性格是至关重要的。项目中不止会遇到技术问题，要涉及沟通、协调，不同的人不同的部门既有合作又有磨擦，如何处理这些事情都需要一个良好的性格。可以说，在开发团队里让你与众不同的不是你从哪个学校毕业，也不是你过去的经验，而是你的性格
当然，性格是一个复杂的东西，它包含了很多的方面，并非所有方面都是程序员面试所需要关注的。作者的经验是可以重点考察这些方面：
1) 态度积极还是消极。有的面试者在谈吐中就会自然给你一种积极上进的感觉，或者你可以在他的经历中发现他积极的因素，这些都不是太难看出来的。相反，有的面试者你能明显感觉到他的消极情绪。积极性在工作中是十分重要的，积极的人能给团队带来朝气，也更易于合作。基本上，如果确定面试者属于态度积极的，他通过作者这一关的可能性就会大大增加;相反，如果确定属于态度消极的，即使技术能力不错作者也会十分谨慎。
2) IQ。作者的经验是，总体来看，聪明的人在工作中的表现更为优秀。在面试中要考察一个人是否聪明并不一定要像Google和MS那样找些专门测试IQ的智力题，其实，你只需要看他讨论问题是不是很有逻辑性，思考和说话是不是反应敏捷就可以做出大致的判断。另外，眼睛是人心灵的窗户，一个人聪明与否，眼睛是会说话的。不过，聪明也不完全是优点，比如，当公司或项目遇到困难时，往往是聪明人先跑掉了，坚守的往往是IQ一般的人。
3) 语言表达能力。语言表达能力也是程序员十分重要的一项素质，它关系到项目中的沟通是否顺畅。面试官可以看看面试者能否用简明的语言介绍清楚曾经做过的项目，能否抓住要点，能否考虑到听者的相关背景。一般来讲，语言表达能力强的人综合能力都不会太差。(面试网 www.mian4.net)
4) 是否具有用户意识。有人说程序员是做研发的，哪来什么用户?只有销售、市场人员才会和用户打交道。其实，这是完完全全的错误认识。你写一个模块，甚至一个API，只要有别人用，他就是你的用户。有的程序员设计一个模块或是一个软件总是习惯于从使用者的角度来考虑，尽量地方便使用者，这就是一种良好的用户意识。具有良好的用户意识的人更能考虑别人的感受和整体的需要，而不是单纯地从自己和局部来思考问题。当面试者谈及过去的项目经验时，面试官可以常常站在用户的角度对其进行提问，从这个过程中观察其是否具有良好的用户意识。
5) 如何应对质疑和压力。面试官应该对面试者的回答以及以往项目进行合理的质疑，看看他如何应对。曾经有一位面试者谈到做游戏登录服务器的经历，作者就问：“如果登录服务器挂了，怎么办呢”?他说原先虽然没有考虑这个问题，但是可以怎么怎么改进。其实，大家都理解项目中有各种不完美，这里面原因很多，只要面对质疑和压力能从容应对努力往好的方向思考解决就可以了，不需要掩饰缺陷，更不应该有情绪。作者遇到过有的面试者，一旦你对其项目提出质疑，他马上产生反抗情绪，或不高兴，或不承认有问题，这很容易一下子看出来他在工作中容不得质疑和批评，这种人要想合作就很困难。
6) 个性特点。许多面试者喜欢在简历上写“精通C++/Linux“，这些字眼看得人麻木，如果有人写”喜欢C++/Linux“，作者就会有一种眼前一亮的感觉。“精通”是没有感情色彩的叙述，而“喜欢”包含了面试者的个性，作者更愿意看到面试者的个性。作者相信对某样东西真正的热情远比你当前对它的掌握程度更为重要。其实，N年的经历告诉作者们，同一个班的同学，同一个项目组的同事，虽然每天所学的知识，所接触的工作都是相同的，但其实每个人的成绩和表现差异是十分明显的。那么，到底本质的差异是什么呢?其实，就是每个人的个性。是个性使得有的人业余时间去打球，有的人业余时间去看书，有的人喜欢Linux，有的人喜欢Mac。一个人在团队中扮演的角色也和他的个性有很大的关系。面试官应该引导面试者展现自己的个性，并判断其是否有益于团队。
【总结】
最后总结起来，作者的经验是：
1) 面试官的目标是找到”工作好“的人，一定要围绕这个目标来进行面试，如果把面试当成了算法或操作系统期末考试这就走入了误区;
2) 面试过程是通过学历、性格、基础、经验、算法等可以测试的因素去综合判断面试者“工作好”的概率;

3) 在各种因素中，性格 > 经验 > 基础 > 算法。性格是最重要的，如果性格不好，所有技术能力都会大打折扣，而且技术缺陷容易弥补，性格缺陷很难改变;经验体现了一个人的综合能力，你可以从面试者过去的经历中判断他能从事哪种工作，不能从事哪种工作;基础和算法则主要起到辅助参考的作用，基础好的程序员一般适应性比较强，学新技术更快，但是切忌单纯从基础来判断一个人的能力。
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2. 构建和研究胜任特征模型对人才测评有什么意义

随着我国医疗卫生事业的不断发展和公立医院改革的深入推进,医疗服务市场的竞争日趋激烈,人民群众的服务需求水平不断提升,医院面临着机遇和挑战并存的局面。在新形势下,求生存、图发展是每一位医院管理研究者和实践者必须妥善解决的问题。在医疗干部队伍中,行政管理人员是医院高效有序运营的中坚力量,在医院建设和发展进程中发挥着不可替代的作用。只有建设一支高素质的行政管理人员队伍,才能为医院培育核心竞争优势和提供优质医疗服务提供有力的支撑与保障。本研究试图采用实证研究方法构建适用于医院行政管理人员的胜任特征模型,并据此界定相匹配的人才测评方法,以便为科学选拔和评价医院行政管理人员队伍提供借鉴。
本研究尝试性地将胜任特征引入医院行政管理人员管理,采用经典的胜任特征模型建构方法——行为事件访谈法,对20位医院行政管理人员进行行为事件访谈。通过对访谈资料的统计分析,建立起一个适用于医院行政管理人员的胜任特征模型,并在分析各胜任特征评价等级的基础上,针对每个胜任特征界定了适宜的测评方法。研究的主要结论如下：
(1)通过文献研究和专家讨论,编制了医院行政管理人员的胜任特征词典。该词典共包括40个胜任特征,包括胜任特征的要素名称、定义和行为描述。
(2)根据行为事件访谈的数据,通过长度分析、信度分析并进行差异性检验,胜任特征的平均等级分数和最高等级分数能较好地区分医院行政管理人员中的绩效优秀者和一般者。
(3)医院行政管理人员的胜任特征模型由13项胜任特征组成,即成就取向、服务意识、学习能力、团队领导、沟通协调能力、冲突管理能力、问题解决能力、影响力、正直诚实、人际理解能力、创新力、专业技能和灵活性。
(4)不同的胜任特征应当选择相匹配的测评方法。无领导小组讨论最适宜评价管理者的服务意识、团队领导、影响力和沟通协调能力；公文筐测验最适宜评价管理者的学习能力、灵活性和问题解决能力；结构化面试最适宜评价管理者的专业技能、正直诚信、人际理解力和冲突管理能力；心理测验主要评价管理者的成就取向和创新力。

3. Transformer (TUPE3)面试什么内容

1. Transformer的位置信息和bert的位置信息有什么不一样？

Transformer计算token的位置信息这里使用正弦波↓，类似模拟信号传播周期性变化。这样的循环函数可以一定程度上增加模型的泛化能力。
但BERT直接训练一个position embedding来保留位置信息，每个位置随机初始化一个向量，加入模型训练，最后就得到一个包含位置信息的embedding，最后这个position embedding和word embedding的结合方式上，BERT选择直接拼接

2. Transformer里layer-normlization的作用

当我们使用梯度下降法做优化时，随着网络深度的增加，数据的分布会不断发生变化,为了保证数据特征分布的稳定性，我们加入Layer Normalization，这样可以加速模型的收敛速度
Normalization有很多种，但是它们都有一个共同的目的，那就是把输入转化成均值为 0 方差为1的数据。我们在把数据送入激活函数之前进行normalization(归一化)，因为我们不希望输入数据落在激活函数的饱和区，发生梯度消失的问题，使得我们的模型训练变得困难
BN的主要思想是: 在每一层的每一批数据(一个batch里的同一通道)上进行归一化
LN的主要思想是: LN也是归一化数据的一种方式，不过是在每一个样本(一个样本里的不同通道)上计算均值和方差，而不是 BN 那种在批方向计算均值和方差！
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4. IT面试经验：程序员面试什么最重要

程序员面试一直是社区乐于讨论的热门话题。我自己从06年实习以来，先后经历了4家软件公司，全部是外企，其中有世界500强的通信企业，有从事期权期货交易的欧洲中等规模的金融公司，也有为大型汽车制造商开发Android智能汽车的新兴公司。跨入IT行业以来，我在求职过程中经历过多次面试，最近两年也有过多次面试别人的经验。我感觉现在到了对这个问题发表自己看法的时候，这篇文章是我站在面试官角度对于程序员面试问题的一个阶段性反思和经验总结。
目标
相信和不少朋友一样，有了几年工作经验成为Senior后就开始了面试别人的经历。我在最初这个阶段只是按照自己的想象把”找到基础好的程序员“，”找到算法能力优秀的程序员“，”找到有Android开发经验的程序员“等作为面试的目标。但是，实际的经历告诉我，尤其是按“基础好”，“算法好”这些目标招到的人最终效果并不好。比如，有的面试者基础知识和算法掌握情况不错，进程、线程、内存等概念清晰，基本的Hash，二叉树，快速排序等数据结构和算法也比较熟悉，但是进公司后在实际工作中表现得很糟糕。后来，我才发现原来是我的面试目标出了问题，我原先的面试方法更像是大学的算法或操作系统期末考试，按照这种方法让许多并不合适的人通过了面试，同时也可能错过了许多合适的人。
后来，我的反思是，从公司的角度讲，面试的根本目的是找到“能够干好工作”的人，而“高学历”，“算法好”，“基础好”，“有经验”这些都是表象而不是根本，它们并不能直接和“工作好”划等号。
方法
目标明确了，但接下来的问题是假设面试者是一个黑盒系统，“工作好”不是直接可观测变量，你所能直接观测的变量是基础、算法、经验、学历、性格、谈吐、年龄等等。所以，实际上，你只能从“基础好”，“算法好”等可以直接观测的量去推测“工作好”的概率，这就是一个在“X好“条件下”工作好“的条件概率问题：P(工作好 | X好)。
根据这个模型，面试所应该考察哪些方面就很明显了，那就是选择那种最具有区分性的方面来考察。比如，考察面试者的体型特征没有太大意义，因为P(工作好|高)，P(工作好|矮)，P(工作好|胖)，P(工作好|瘦)的概率都差不多；所以，体型特征不具有区分性，这不是面试所应该关注的内容。
面试官应当结合职位的要求明确哪些因素具有比较好的区分性。比如，如果要招一名技术门槛比较高的3D游戏引擎开发工程师，面试者A具有3D游戏引擎开发的经验，但是在基础知识和算法面试方面表现一般；面试者B相反，基础知识和算法面试表现很好，但没有游戏开发经验，而你只能选择其一。你选谁呢？其实，这就是两个条件概率问题P(工作好|经验好，基础一般，算法一般）和P(工作好|没经验，基础好，算法好）。这个问题就留给面试官来判断了，就我个人而言，对于技术门槛较高需要技术积累的职位，经验更加说明问题，因此，我更倾向于面试者A。
下面，我再结合自己的经验谈谈对面试中常见方面的看法。
算法
算法是Google和MS等大公司面试所重点考察的内容。我个人很喜欢算法，曾经参加ACM/ICPC拿过北京赛区的13名。但是，就个人经验来看，我所接触过的绝大多数开发职位而言，算法都不适合作为考察面试者优劣的主要因素。对于普通的非算法性开发职位，考察面试者的算法就相当于考察他打乒乓球好不好一样，与目标“工作好”的相关性太低。就我个人的经验来看，差不多P(工作好|算法好)=50%，也就是算法面试没有太大的区分性。
甚至，还有一种很不好的情况特别多地出现在算法好的面试者身上，我称之为“只磨刀，不砍柴”。什么意思呢？有类人只对什么A*算法，异步编程，JVM类加载机制这种纯技术问题感兴趣，对实现用户需求毫无兴趣。这类人看起来有一定的技术能力，但是对公司来讲贡献十分有限，甚至不如技术一般但认真负责的人。所以，一旦遇到面试者算法好，我就特别留意考察会不会是这种“只磨刀，不砍柴”的人。
另外，虽然我个人不了解Google和MS，但我对于其特别重视考察算法能力的面试策略是持怀疑态度的。即使在这样的世界级大公司，算法虽然重要，但可以想象在项目实施过程所遇到的各种各样问题中，算法问题绝大多数时候不会是主要瓶颈，没有到那种需要每个人都是算法高手的情况。实际上，绝大多数项目真正难点并不是一两个算法瓶颈，甚至也不是单点的技术瓶颈，而是系统性的组织、协调、设计、开发问题，有大量的看起来不是那么有技术含量的脏活累活，也有许多问题是由于信息不足，并不是技术能力强就能克服这些困难。一个团队最好优势互补，有人算法强，有人业务分析能力强，有人擅长后端服务，有人擅长前端界面，有人聪明，有人踏实，这是最好的。如果按照“算法好”的单一标准选材，必定会把许多优秀的人才拒之门外。
基础
基础面试是指考察诸如指针使用、进程线程概念等基础知识的面试，十分类似于大学期末考试题。我曾经以为基础面试十分重要，但是现在不这么看了。在工作中基础的确是重要的，但是在面试过程中，它必须具有区分性才有意义，也就是说P(工作好|基础好)的概率要高，那么考察指针使用，进程线程区别这样的基础题目才有它的意义。我的实际经验是，基础面试并不具有很好的区分性，和算法一样， 差不多P(工作好|基础好) = 50%。同时，基础面试是最容易准备的，中国人有长期的应试教育经验，要准备几个把玩指针题目太容易了。
我曾经遇到过这样的面试者，他的C语言基础和编译、链接等原理掌握得非常好，给我留下了深刻的印象，我给的面试结论是：知识面不宽，只会C语言，但基础很扎实，建议录用。后来的事情证明了那个结论的前半部分是对的，但是”建议录用“错了。他在实际工作中表现得一塌糊涂，不理解需求，不理解整体架构；同时，上班时间不是花在项目上，而是花在阅读诸如《程序员的自我修养》之类的书籍上。最后，这位同事由于长期“不出活”离开了公司。
基础不是不重要，而是“基础好”不足以说明面试者能干好工作，因为基础是属于局部性知识，而实际工作需要综合性能力，二者有天壤之别。C语言、操作系统能考高分，但是不会写程序的人在大学我们还见得少吗？ 软件开发就像盖房子，综合能力是设计和搭骨架，基础知识是码砖。张小龙原先Foxmail是Delphi开发的，他它不懂C#，你如果要招聘一个开发.NET Email客户端的人，你考察他对CLR掌握得好不好有意义吗？ 让张小龙来开发一个C#版的Foxmail真的会有困难吗？ 你招一个精通C#但没有Email客户端开发经验的人来真的比张小龙靠谱吗？
我说基础知识不重要，和古人说的“不积洼步无以至千里”是不是矛盾呢？不矛盾！“洼步”与“千里”是一种可累加关系，但再多的“基础知识”都累加不成“综合能力”。学习软件开发要像持续集成一样，一开始就是一个完整的系统，虽然规模不大，问题很多，但它麻雀虽小五脏俱全，从小系统到大系统，从简单系统到复杂系统逐步演化。
所以，基础好本身不足以说明太多的问题，必须进一步考察综合能力。对于基础面试表现不好的面试者，如果时间允许也要进一步考察，有的面试者其实是有能力的，只是没有进行充分的准备。最理想的状态当然是基础和综合能力俱佳，若不能兼顾，应当综合能力优先。
经验
这里所说的经验不是通过工作了多少年来衡量的，而主要是指面试者的经历，比如，是否完整地实现过一个软件，或作为主要开发者完成过一个项目。经验的重要性在于它能说明一个人的综合能力。从项目的性质、规模和难度，面试官就可以大致判断出面试者的综合能力。如果一个面试者一直在大公司负责一个小模块的开发维护，那么基本可以判断他不具备独立或作为主要开发者承担一个项目的能力，只适合在另一家大公司做类似的事情。对于门槛较高需要长期技术积累的职位，相关经验更显得尤为重要，比如，Linux内核开发，JVM开发，游戏引擎开发，数据库实现，高级UX等。对于这类职位，没有经验的面试者即使综合素质不错也是需要长时间的学习和积累才能胜任。所以，基本上如果确定了你的职位属于此类，那么相关经验毫无疑问应该成为首选因素，换句话说，P(工作好 | 相关经验好)的概率是非常高的。
通过项目经验判断面试者的优劣比通过基础和算法测试更加靠谱，所以，面试过程中面试官应该花比较多的时间听面试者介绍项目经验，并进行深入地探讨交流，了解面试者的知识面、思维能力、表达能力等。同时，可以结合项目提一些基础知识和算法的问题，比如，如果面试者做过C++相关的项目，那就可以问他如何进行内存管理？是否熟悉智能指针？如果面试者的回答不能令人满意，那么就基本上可以判断他的项目做得不是很好。
要注意的是，经验也是一个多维度的事物。比如，C++股票交易中间件系统，这就涉及(C++，中间件，股票) 3个维度。假如面试者A做过C++股票交易客户端，面试者B做过C的股票交易中间件。从语言角度看，A最匹配，从项目性质看，B最匹配，你如何选择？这就是在多个维度中，哪个维度更重要的问题，就这个例子而言，我个人更倾向于B，因为我认为中间件开发经验是主要矛盾，而从C切换到C++并不是问题。所以，面试官需要判断哪一种经验是主要的，而哪一种经验是次要的。比如，我们招聘Android应用开发，这个职位的Android技术门槛并不高，它的真正难点在于做出好的用户体验(UX)。所以，如果一个面试者没有Android的经验我们是可以接受的，但是我希望他在UX方面有经验，至少做过其他平台的移动应用开发。
性格
现在，我来谈我认为最重要的因素：性格。这可能是许多初为面试官的朋友所难以想象的，怎么会是性格最重要呢？说实话，当我意识到这一点时，我自己也很惊讶！说白了，还是 P(工作好|性格好)的概率最高啊。我的实际经验是，如果一个人的性格好，他能把工作做好的可能性是最高的，性格好远比基础好、算法好要靠谱。
一个人如果技术上有缺陷，经验上有不足，但性格好，在团队中是很容易由其他人来补位的，他自己也很容易逐渐补起来；相反，如果一个人的性格不好，所有的技术优势经验优势都发挥不出来，甚至还会起到负作用，而且性格缺点很难改变。我一直谈到实际工作所需要的是综合性的能力，这种综合能力的发挥中性格是至关重要的。项目中不止会遇到技术问题，要涉及沟通、协调，不同的人不同的部门既有合作又有磨擦，如何处理这些事情都需要一个良好的性格。可以说，在开发团队里让你与众不同的不是你从哪个学校毕业，也不是你过去的经验，而是你的性格。
当然，性格是一个复杂的东西，它包含了很多的方面，并非所有方面都是程序员面试所需要关注的。我的经验是可以重点考察这些方面：
1) 态度积极还是消极。有的面试者在谈吐中就会自然给你一种积极上进的感觉，或者你可以在他的经历中发现他积极的因素，这些都不是太难看出来的。相反，有的面试者你能明显感觉到他的消极情绪。积极性在工作中是十分重要的，积极的人能给团队带来朝气，也更易于合作。基本上，如果确定面试者属于态度积极的，他通过我这一关的可能性就会大大增加；相反，如果确定属于态度消极的，即使技术能力不错我也会十分谨慎。
2) IQ。我的经验是，总体来看，聪明的人在工作中的表现更为优秀。在面试中要考察一个人是否聪明并不一定要像Google和MS那样找些专门测试IQ的智力题，其实，你只需要看他讨论问题是不是很有逻辑性，思考和说话是不是反应敏捷就可以做出大致的判断。另外，眼睛是人心灵的窗户，一个人聪明与否，眼睛是会说话的。不过，聪明也不完全是优点，比如，当公司或项目遇到困难时，往往是聪明人先跑掉了，坚守的往往是IQ一般的人。
3) 语言表达能力。语言表达能力也是程序员十分重要的一项素质，它关系到项目中的沟通是否顺畅。面试官可以看看面试者能否用简明的语言介绍清楚曾经做过的项目，能否抓住要点，能否考虑到听者的相关背景。一般来讲，语言表达能力强的人综合能力都不会太差。
4) 是否具有用户意识。有人说程序员是做研发的，哪来什么用户？只有销售、市场人员才会和用户打交道。其实，这是完完全全的错误认识。你写一个模块，甚至一个API，只要有别人用，他就是你的用户。有的程序员设计一个模块或是一个软件总是习惯于从使用者的角度来考虑，尽量地方便使用者，这就是一种良好的用户意识。具有良好的用户意识的人更能考虑别人的感受和整体的需要，而不是单纯地从自己和局部来思考问题。当面试者谈及过去的项目经验时，面试官可以常常站在用户的角度对其进行提问，从这个过程中观察其是否具有良好的用户意识。
5) 如何应对质疑和压力。面试官应该对面试者的回答以及以往项目进行合理的质疑，看看他如何应对。曾经有一位面试者谈到做游戏登录服务器的经历，我就问：“如果登录服务器挂了，怎么办呢”？他说原先虽然没有考虑这个问题，但是可以怎么怎么改进。其实，大家都理解项目中有各种不完美，这里面原因很多，只要面对质疑和压力能从容应对努力往好的方向思考解决就可以了，不需要掩饰缺陷，更不应该有情绪。我遇到过有的面试者，一旦你对其项目提出质疑，他马上产生反抗情绪，或不高兴，或不承认有问题，这很容易一下子看出来他在工作中容不得质疑和批评，这种人要想合作就很困难。
6) 个性特点。许多面试者喜欢在简历上写“精通C++/Linux“，这些字眼看得人麻木，如果有人写”喜欢C++/Linux“，我就会有一种眼前一亮的感觉。“精通”是没有感情色彩的叙述，而“喜欢”包含了面试者的个性，我更愿意看到面试者的个性。我相信对某样东西真正的热情远比你当前对它的掌握程度更为重要。其实，N年的经历告诉我们，同一个班的同学，同一个项目组的同事，虽然每天所学的知识，所接触的工作都是相同的，但其实每个人的成绩和表现差异是十分明显的。那么，到底本质的差异是什么呢？其实，就是每个人的个性。是个性使得有的人业余时间去打球，有的人业余时间去看书，有的人喜欢Linux，有的人喜欢Mac。一个人在团队中扮演的角色也和他的个性有很大的关系。面试官应该引导面试者展现自己的个性，并判断其是否有益于团队。
总结
最后总结起来，我的经验是： 1) 面试官的目标是找到”工作好“的人，一定要围绕这个目标来进行面试，如果把面试当成了算法或操作系统期末考试这就走入了误区；2) 面试过程是通过学历、性格、基础、经验、算法等可以测试的因素去综合判断面试者“工作好”的概率；3) 在各种因素中，性格 > 经验 > 基础 > 算法。性格是最重要的，如果性格不好，所有技术能力都会大打折扣，而且技术缺陷容易弥补，性格缺陷很难改变；经验体现了一个人的综合能力，你可以从面试者过去的经历中判断他能从事哪种工作，不能从事哪种工作；基础和算法则主要起到辅助参考的作用，基础好的程序员一般适应性比较强，学新技术更快，但是切忌单纯从基础来判断一个人的能力。

5. java面试题 面向对象三大特征的理解

面向对象技术是目前流行的系统设计开发技术，它包括面向对象分析和面向对象程序设计。面向对象程序设计技术的提出，主要是为了解决传统程序设计方法——结构化程序设计所不能解决的代码重用问题。

面向对象的编程方法具有四个基本特征：

1.抽象：

抽象就是忽略一个主题中与当前目标无关的那些方面，以便更充分地注意与当前目标有关的方面。抽象并不打算了解全部问题，而只是选择其中的一部分，暂时不用部分细节。比如，我们要设计一个学生成绩管理系统，考察学生这个对象时，我们只关心他的班级、学号、成绩等，而不用去关心他的身高、体重这些信息。抽象包括两个方面，一是过程抽象，二是数据抽象。过程抽象是指任何一个明确定义功能的操作都可被使用者看作单个的实体看待，尽管这个操作实际上可能由一系列更低级的操作来完成。数据抽象定义了数据类型和施加于该类型对象上的操作，并限定了对象的值只能通过使用这些操作修改和观察。

2.继承：继承是一种联结类的层次模型，并且允许和鼓励类的重用，它提供了一种明确表述共性的方法。对象的一个新类可以从现有的类中派生，这个过程称为类继承。新类继承了原始类的特性，新类称为原始类的派生类（子类），而原始类称为新类的基类（父类）。派生类可以从它的基类那里继承方法和实例变量，并且类可以修改或增加新的方法使之更适合特殊的需要。这也体现了大自然中一般与特殊的关系。继承性很好的解决了软件的可重用性问题。比如说，所有的Windows应用程序都有一个窗口，它们可以看作都是从一个窗口类派生出来的。但是有的应用程序用于文字处理，有的应用程序用于绘图，这是由于派生出了不同的子类，各个子类添加了不同的特性。

3.封装：

封装是面向对象的特征之一，是对象和类概念的主要特性。封装是把过程和数据包围起来，对数据的访问只能通过已定义的界面。面向对象计算始于这个基本概念，即现实世界可以被描绘成一系列完全自治、封装的对象，这些对象通过一个受保护的接口访问其他对象。一旦定义了一个对象的特性，则有必要决定这些特性的可见性，即哪些特性对外部世界是可见的，哪些特性用于表示内部状态。在这个阶段定义对象的接口。通常，应禁止直接访问一个对象的实际表示，而应通过操作接口访问对象，这称为信息隐藏。事实上，信息隐藏是用户对封装性的认识，封装则为信息隐藏提供支持。封装保证了模块具有较好的独立性，使得程序维护修改较为容易。对应用程序的修改仅限于类的内部，因而可以将应用程序修改带来的影响减少到最低限度。

4. 多态性：

多态性是指允许不同类的对象对同一消息作出响应。比如同样的加法，把两个时间加在一起和把两个整数加在一起肯定完全不同。又比如，同样的选择编辑-粘贴操作，在字处理程序和绘图程序中有不同的效果。多态性包括参数化多态性和包含多态性。多态性语言具有灵活、抽象、行为共享、代码共享的优势，很好的解决了应用程序函数同名问题。

面向对象程序设计具有许多优点：

1、开发时间短，效率高，可靠性高，所开发的程序更强壮。由于面向对象编程的可重用性，可以在应用程序中大量采用成熟的类库，从而缩短了开发时间。

2、应用程序更易于维护、更新和升级。继承和封装使得应用程序的修改带来的影响更加局部化。

6. 如何准备机器学习工程师的面试

机器学习方面的面试主要分成三个部分：
1. 算法和理论基础
2. 工程实现能力与编码水平
3. 业务理解和思考深度

1. 理论方面，我推荐最经典的一本书《统计学习方法》，这书可能不是最全的，但是讲得最精髓，薄薄一本，适合面试前突击准备。

我认为一些要点是：
统计学习的核心步骤：模型、策略、算法，你应当对logistic、SVM、决策树、KNN及各种聚类方法有深刻的理解。能够随手写出这些算法的核心递归步的伪代码以及他们优化的函数表达式和对偶问题形式。

非统计学习我不太懂，做过复杂网络，但是这个比较深，面试可能很难考到。

数学知识方面，你应当深刻理解矩阵的各种变换，尤其是特征值相关的知识。

算法方面：你应当深刻理解常用的优化方法：梯度下降、牛顿法、各种随机搜索算法（基因、蚁群等等），深刻理解的意思是你要知道梯度下降是用平面来逼近局部，牛顿法是用曲面逼近局部等等。

2. 工程实现能力与编码水平
机器学习从工程实现一般来讲都是某种数据结构上的搜索问题。

你应当深刻理解在1中列出的各种算法对应应该采用的数据结构和对应的搜索方法。比如KNN对应的KD树、如何给图结构设计数据结构？如何将算法map-red化等等。

一般来说要么你会写C，而且会用MPI，要么你懂Hadoop，工程上基本都是在这两个平台实现。实在不济你也学个python吧。

3. 非常令人失望地告诉你尽管机器学习主要会考察1和2
但是实际工作中，算法的先进性对真正业务结果的影响，大概不到30%。当然算法必须要足够快，离线算法最好能在4小时内完成，实时算法我没搞过，要求大概
更高。

机器学习大多数场景是搜索、广告、垃圾过滤、安全、推荐系统等等。对业务有深刻的理解对你做出来的系统的结果影响超过70%。这里你没做过实际的项目，是
完全不可能有任何体会的，我做过一个推荐系统，没有什么算法上的高大上的改进，主要是业务逻辑的创新，直接就提高了很明显的一个CTR（具体数目不太方便
透露，总之很明显就是了）。如果你做过实际的项目，一定要主动说出来，主动让面试官知道，这才是最大最大的加分项目。

最后举个例子，阿里内部机器学习挑战赛，无数碾压答主10000倍的大神参赛。最后冠军没有用任何高大上的算法而是基于对数据和业务的深刻理解和极其细致
的特征调优利用非常基本的一个算法夺冠。所以啥都不如真正的实操撸几个生产项目啊。

7. 有做过AI面试的同学吗最近有面试，想交流下经验

以某岗位为例，通过业务规则和AI算法，构建岗位模型，可以得知工作经验、专业能力、亲和力等素质和能力是比较重要的特征。通过模型计算出候选人特征得分及人岗匹配分，与其他候选人和岗位需求进行匹配分析，判断其在所有面试者中的水平，以及是否适合该岗位。这种可视化的、各维度可比较分析的面试结果，可以为HR和面试官提供高效、科学的决策依据。效果更有保障，人岗匹配推荐准确率接近90%

8. 都快2021年了，算法岗位应该怎样准备面试

说到算法岗位，现在网上的第一反应可能就是内卷，算法岗位也号称是内卷最严重的岗位。针对这个问题，其实之前我也有写过相关的文章。这个岗位竞争激烈不假，但我个人觉得称作内卷有些过了。就我个人的感觉，这几年的一个大趋势是从迷茫走向清晰。

早在2015年我在阿里妈妈实习的时候，那个时候我觉得其实对于算法工程师这个岗位的招聘要求甚至包括工作内容其实业内是没有一个统一的标准的。可以认为包括各大公司其实对这个岗位具体的工作内容以及需要的候选人的能力要求都不太一致，不同的面试官有不同的风格，也有不同的标准。

我举几个例子，第一个例子是我当初实习面试的时候，因为是本科生，的确对机器学习这个领域了解非常非常少，可以说是几乎没有。但是我依然通过了，通过的原因也很简单，因为有acm的获奖背景，面试的过程当中主要也都是一些算法题，都还算是答得不错。但是在交叉面试的时候，一位另一个部门的总监就问我有没有这块的经验？我很明确地说了，没有，但是我愿意学。

接着他告诉我，算法工程师的工作内容主要和机器学习相关，因此机器学习是基本的。当时我就觉得我凉了，然而很意外地是还是通过了面试。

核心能力

由于我已经很久没有接触校招了，所以也很难说校招面试应该怎么样准备，只能说说如果是我来招聘，我会喜欢什么样的学生。也可以理解成我理解的一个合格优秀的算法工程师应该有的能力。

模型理解

算法工程师和模型打交道，那么理解模型是必须的。其实不用说每一个模型都精通，这没有必要，面试的时候问的模型也不一定用得到。但更多地是看重这个人在学习的时候的习惯，他是浅尝辄止呢，还是会刨根究底，究竟能够学到怎样的地步。

在实际的工作当中我们可能会面临各种各样的情况，比如说新加了特征但是没有效果，比如升级了模型效果反而变差了等等，这些情况都是有可能发生的。当我们遇到这些情况之后，需要我们根据已知的信息来推理和猜测导致的原因从而针对性的采取相应的手段。因此这就需要我们对当前的模型有比较深入地了解，否则推导原因做出改进也就无从谈起。

所以面试的时候问起哪个模型都不重要，重要的是你能不能体现出你有过深入的研究和理解。

数据分析

算法工程师一直和数据打交道，那么分析数据、清洗数据、做数据的能力也必不可少。说起来简单的数据分析，这当中其实牵扯很多，简单来说至少有两个关键点。

第一个关键点是处理数据的能力，比如SQL、hive、spark、MapRece这些常用的数据处理的工具会不会，会多少？是一个都不会呢，还是至少会一点。由于各个公司的技术栈不同，一般不会抱着候选人必须刚好会和我们一样的期待去招人，但是候选人如果一无所知肯定也是不行的。由于学生时代其实很少接触这种实践的内容，很多人对这些都一无所知，如果你会一两个，其实就是加分项。

第二个关键点是对数据的理解力，举个简单的例子，比如说现在的样本训练了模型之后效果不好，我们要分析它的原因，你该怎么下手？这个问题日常当中经常遇到，也非常考验算法工程师对数据的分析能力以及他的经验。数据是水，模型是船，我们要把船驶向远方，只懂船只构造是不行的，还需要对水文、天象也有了解。这样才能从数据当中捕捉到trick，对一些现象有更深入的看法和理解。

工程能力

虽然是算法工程师，但是并不代表工程能力不重要，相反工程能力也很重要。当然这往往不会成为招聘的硬性指标， 比如考察你之前做过什么工程项目之类的。但是会在你的代码测试环节有所体现，你的代码风格，你的编码能力都是你面试的考察点之一。

并不只是在面试当中如此，在实际工作当中，工程能力也很关键。往小了说可以开发一些工具、脚本方便自己或者是团队当中其他人的日常工作，往大了说，你也可以成为团队当中的开发担当，负责其团队当中最工程的工作。比如说复现一篇paper，或者是从头撸一个模型。这其实也是一种差异化竞争的手段，你合理地负担起别人负担不了的工作，那么自然就会成为你的业绩。

时代在变化，行业在发展，如今的校招会问些什么早已经和当年不同了。但不管怎么说，这个岗位以及面试官对于人才的核心诉求几乎是没有变过的，我们从核心出发去构建简历、准备面试，相信一定可以有所收获。

9. 求公务员面试无领导小组讨论题目

无领导小组讨论是评价中心技术中经常使用的一种测评技术，采用情景模拟的方式对考生进行集体面试。它通过一定数目的考生组成一组(5—7人)，进行一小时左右时间的与工作有关问题的讨论，讨论过程中不指定谁是领导，也不指定受测者应坐的位置，让受测者自行安排组织，评价者来观测考生的组织协调能力、口头表达能力，辩论的说服能力等各方面的能力和素质是否达到拟任岗位的要求，以及自信程度、进取心、情绪稳定性、反应灵活性等个性特点是否符合拟任岗位的团体气氛，由此来综合评价考生之间的差别。
一、无领导小组讨论方法
在评价中心技术中，用于评估和选拔管理人员的情境模拟测试有两种： (1)小组作业(group exercise)：参与者处于这样一种情境，任务的圆满完成需要参与者们的密切协作。(2)个人作业(indivial exercise)：测试要求参与者独立完成任务，无领导小组讨论属于前者，是评价中心中常用的一种技术，也是一种对应试者进行集体测试的方法。通过给一定数目的应试者一个与工作相关的问题，让他们进行一定时间长度的讨论，来检测应试者的组织协调能力，洞察力等的技巧，非言语沟通能力(如面部表情等)等各个方面的能力，以及自信程度等个性特点和行为风格，以评价应试者之间的优劣。
无领导小组讨论由一组应试者组成一个临时工作小组，讨论给定的问题，并做出决策，由于这个小组是临时拼凑的，并不指定谁是负责人，目的就在于考察应试者的表现，尤其是看谁会从中脱颖而出，成为自发的领导者。在无领导小组讨论中，或者不给应试者指定特别的角色(不定角色的无领导小组讨论)，或者只是给每个应试者指定一个彼此平等的角色(定角色的无领导小组讨论)，但这两种类型都不指定谁是领导，也并不指定每个应试者应该坐在哪个位置，而是让所有受测者自行安排，自行组织，评价者只是通过安排应试者的讨论题目，观察每个应试者的表现，给应试者的各个要素评分，从而对应试者的能力、素质水平做出判断。
二、无领导小组讨论的特点
(1)、无领导小组讨论的优点
无领导小组讨论作为一种有效的测评工具，和其他测评工具比较起来，具有以下几个方面的优点：
能测试出笔试和单一面试所不能检测出的能力或者素质；
能观察到应试者之间的相互作用；
能依据应试者的行为特征来对其进行更加全面、合理的评价；
能够涉及到应试者的多种能力要素和个性特质；
能使应试者在相对无意之中暴露自己各个方面的特点，因此预测真实团队中的行为有很高的效度。
能使应试者有平等的发挥机会从而很快地表现出个体上的差异；
能节省时间。并且能对竞争同一岗位的应试者的表现进行同时比较(横向对比)；
应用范围广，能应用于非技术领域、技术领域、管理领域和其他专业领域等。
(2)、无领导小组讨论的缺点
对测试题目的要求较高；
对考官的评分技术要求较高，考官应该接受专门的培训；
对应试者的评价易受考官各个方面特别是主观意见的影响(如偏见和误解)，从而导致考官对应试者评价结果的不一致；
应试者有存在做戏，表演或者伪装的可能性；
指定角色的随意性，可能导致应试者之间地位的不平等；
应试者的经验可以影响其能力的真正表现。
(3)、无领导小组讨论的评价标准
在无领导小组讨论中，考官评价的依据标准主要是：
受测者参与有效发言次数的多少；
受测者是否有随时消除紧张气氛，说服别人，调节争议，创造一个使不大开口讲话的人也想发言的气氛的能力，并最终使众人达成一致意见；
受测者是否能提出自己的见解和方案，同时敢于发表不同意见，并支持或肯定别人的意见，在坚持自己的正确意见基础上根据别人的意见发表自己的观点。
受测者能否倾听他人意见，并互相尊重，在别人发言的时候不强行插嘴；
受测者语言表达、分析问题、概括或归纳总结不同方面意见的能力；
受测者反应的灵敏性、概括的准确性、发言的主动性等。
三、无领导小组讨论试题的形式
无领导小组讨论的讨论题一般都是智能性的题目，从形式上来分，可以分为以下五种：
(1)开放式问题
所谓开放式问题，是其答案的范围可以很广，很宽。主要考察应试者思考问题时是否全面，是否有针对性，思路是否清晰，是否有新的观点和见解，例如：你认为什么样的领导是好领导?关于此问题，应试者可以从很多方面如领导的人格魅力、领导的才能、领导的亲和力、领导的管理取向等方面来回答，可以列出很多的优良品质，开放式问题对于评价者来说，容易出题，但是不容易对应试者进行评价，因为此类问题不太容易引起应试者之间的争辩，所考察应试者的能力范围较为有限。
(2)两难问题
所谓两难问题，是让应试者在两种互有利弊的答案中选择其中的一种。主要考察应试者分析能力、语言表达能力以及说服力等。例如：你认为以工作取向的领导是好领导呢，还是以人为取向的领导是好领导?一方面此类问题对于应试者而言，不但通俗易懂，而且能够引起充分的辩论；另一方面对于评价者而言，不但在编制题目方面比较方便，而且在评价应试者方面也比较有效。但是，此种类型的题目需要注意的是两种备选答案一定要有同等程度的利弊，不能是其中一个答案比另一个答案有很明显的选择性优势。
(3)多项选择问题
此类问题是让应试者在多种备选答案中选择其中有效的几种或对备选答案的重要性进行排序，主要考察应试者分析问题实质，抓住问题本质方面的能力。此类问题对于评价者来说，比较难于出题目，但对于评价应试者各个方面的能力和人格特点则比较有利。
(4)操作性问题
操作性问题，是给应试者一些材料，工具或者道具，让他们利用所给的这些材料，设计出一个或一些由考官指定的物体来，主要考察应试者的主动性，合作能力以及在一实际操作任务中所充当的角色。如给应试者一些材料，要求他们相互配合，构建一座铁塔或者一座楼房的模型。此类问题，在考察应试者的操作行为方面要比其他方面多一些，同时情境模拟的程度要大一些，但考察言语方面的能力则较少，同时考官必须很好地准备所能用到的一切材料，对考官的要求和题目的要求都比较高。
(5)资源争夺问题
此类问题适用于指定角色的无领导小组讨论，是让处于同等地位的应试者就有限的资源进行分配，从而考察应试者的语言表达能力。分析问题能力，概括或总结能力，发言的积极性和反应的灵敏性等。如让应试者担当各个分部门的经理，并就有限数量的资金进行分配，因为要想获得更多的资源，自己必须要有理有据，必须能说服他人，所以此类问题可以引起应试者的充分辩论，也有利于考官对应试者的评价，但是对讨论题的要求较高，即讨论题本身必须具有角色地位的平等性和准备材料的充分性。

10. 胜任特征模型的作用

胜任能力模型的既有助于在组织内部建立共同的语言，也能充当“黏合剂”将不同的企业人力资源管理职能联结成一个整体，给其带来持续性和连贯性，因此，基于胜任能力的人力资源管理正在成为一种不可逆转的潮流。胜任能力模型可以在人力资源管理的大多数职能领域均能发挥重要的作用 而通过传统的工作评价确定薪酬水平的方法，虽能有效地保证薪酬体现工作价值差异，但无法体现行为表现和能力水平的差异，这就无法有效激励员工努力提高技能水平，难以有效地保证企业的人力资源竞争优势。而基于胜任能力模型的薪酬评价和管理体系，则能较好地解决上述问题。