在面试准备阶段，我针对专业知识、项目经历、英语能力等方面做了充分准备。专业知识上，不仅系统复习了 408 的内容，还深入学习了机器学习、数据库等前沿知识；项目经历方面，把本科期间参与的每个项目都梳理得十分透彻；英语上，背诵了大量专业词汇和常见问题回答模板。
面试当天，进入教室后，我先进行了 1 分钟的英文自我介绍，着重提到自己的专业背景、参与的科研项目和对计算机专业的热爱。自我介绍结束后，便进入了紧张的问答环节。
在专业知识问答部分，老师首先问我：“在计算机网络中，TCP 协议是如何保证可靠传输的？” 我立刻从序列号、确认应答、重传机制、流量控制和拥塞控制这几个方面进行了详细回答，还结合滑动窗口机制展开说明。接着，又有老师提问：“在数据结构中，红黑树和 AVL 树的区别是什么，各自的应用场景又有哪些？” 我先阐述了两者在平衡条件上的差异，红黑树是弱平衡，AVL 树是严格平衡，进而说明因为红黑树插入和删除节点时调整操作少，所以更适合频繁插入删除的场景，如 Java 集合框架中的 TreeMap；而 AVL 树查找效率更高，常用于文件系统、编译器的符号表等对查找性能要求高的地方。
项目问答环节，老师对我本科参与的 “基于深度学习的图像识别系统” 项目很感兴趣，问道：“在项目中，你遇到过哪些困难，是如何解决的？” 我回答说在训练模型时，出现了过拟合问题，通过增加数据集、调整正则化参数、采用 Dropout 技术等方法逐步解决。还有老师追问：“为什么选择这个深度学习框架，而不是其他的？” 我解释了选择 PyTorch 是因为它动态计算图的特性，在调试和灵活搭建模型上更有优势，并且社区资源丰富，便于遇到问题时查找解决方案。
英语问答部分，老师问我：“What do you think are the future development trends of computer science and technology?” 我回答道：“I think artificial intelligence, big data, and quantum computing will be the main trends. For example, artificial intelligence will be more deeply integrated with various industries...” 虽然有些紧张，但还是尽量清晰地表达了自己的观点。
整个面试过程中，虽然紧张，但我始终保持冷静，认真思考每个问题，条理清晰地作答。最终，这些充分的准备和良好的临场表现，让我成功通过了面试。希望我的经验能为大家提供帮助，祝愿大家都能顺利上岸！
