本文目录一览：
大家知道有哪些容易中的人工智能国际会议吗
1. AAAI 2017
地点：旧金山
时间：2 月 4–9 日, 2017
官方网址：
关注原因：
本月初，全球顶级 AI 工程师、从业者、研究人员、科学家汇集旧金山，讨论了人工智能领域的最近研究进展。大会 Tutorials 和 workshops 干货满满，是印证技术的好机会。专题演讲者来自于多个细分领域和顶尖机构，包括微软、MIT、美国国家科学基金会和 NASA Ames 研究中心的高级科研人员。
大会上进行技术分享的大牛包括 Google 首席科学家 Vincent Vanhoucke、Waymo 技术负责人 Dmitri Dolgov、亚马逊 AWS 机器学习总监 Alex Smola、MIT Media Lab 情感计算研究部创始人 Rosalind Picard 等。此外还有我们更加熟悉的 MXNet 作者李沐、百度副总裁王海峰、清华大学教授朱小燕、香港科技大学教授杨强等。
对于如此关键的会议，雷锋网派出记者团队进行了 AAAI 大会的全程报道，并组织华人 AAAI 之夜专题活动，邀请杨强教授、朱小燕教授等进行技术分享。详情请在雷锋网主页搜索 “AAAI”，阅读系列报道。以下是部分干货：
Google 首席科学家 Vincent Vanhoucke：机器人和深度学习正在发生一些 “有趣的融合”| AAAI 2017
“情感计算” 之母 Rosalind Picard 二十年经验分享：那些令我惊讶的发现 | AAAI 2017
MXNet 作者李沐：工业界追求 “how”，学术界重在 “why” | AAAI 2017 见闻
深度 | 百度副总裁王海峰：百度在 NLP 领域都做了什么？
AAAI Fellow、现任执委杨强教授做客雷锋网 (公众号：雷锋网) 沙龙，解读 AAAI 的历史变迁 | AAAI 2017
清华大学朱小燕教授做客雷锋网沙龙，分享 NLP 和人工智能的那些事儿 | AAAI 2017
2. DeveloperWeek 大会和博览会
地点：旧金山
时间：2 月 11–16 日, 2017
官方网址：Home
关注原因：
DeveloperWeek 包含一个为期两天的 AI 开发者峰会，主要内容是技术分享和前沿思想者演讲。峰会聚焦于认知计算，音频、视频识别，机器学习与 AI 之间的关系等话题。Workshops 和 bootcamps 进行了开发工具方面的技术交流。另外还举办了一个黑客马拉松比赛。
3. Domino 数据科学峰会（Domino Data Science Pop-Up ）
地点：旧金山
时间：2 月 22 日, 2017
官方网址：Domino Data Science Popup
关注原因：
该峰会由 Domino Data Lab，即 Domino 数据实验室举办。 参会的皆为 “乐于提出合理问题、发现只得解决的问题” 的量化研究人员。这是一个为期一天，主要内容为思路分享、技术实践和人际沟通的大会，旨在提供数据科学前沿技术的真实情况报道。
4. Machine Intelligence Summit
地点：旧金山
时间：3 月 23–24 日, 2017
官方网址：Machine Intelligence Summit
关注原因：
该峰会的焦点是 “智能机器的崛起与数据利用”。其中的 “深度 workshop” 将会给参与人员探索特定课题的机会，这包括自然语言处理和模式识别。演讲者包括来自 Flickr、Airbnb 和 Pandora 等湾区一流公司的开发工程师和研究人员。
5. 机器学习大会 The Machine Learning Conference
地点：纽约
时间：3 月 24 日, 2017
雷锋网注：西雅图分会于 5 月 19 日召开，亚特兰大分会在 9 月 15 日召开，旧金山分会则在 11 月 10 日。
官方网址：The Machine Learning Conference
关注原因：
简称 MLconf, 该会议起源于与卡内基梅隆大学 GraphLab 的一项合作。会议内容专注与为组织、整理、分析大型含噪音数据集的解决方案。来自不同行业的演讲者（纽约会场将有来自于 Facebook 和 Meetup 的演讲嘉宾）将讨论他们的开发实践经验和方法。
6. AIAPP 2017
地点：日内瓦
时间：3 月 25-26 日, 2017
官方网址：Fourth International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIAPP 2017)
关注原因：
研究人员、学者、工程师将会聚一堂，讨论 AI 各个领域的实践、理论问题。选拔的论文将关注重大课题领域的研究项目和实际案例。这些课题包括：自动化控制、数据挖掘、语义技术、学习理论、认知信息学等。
7. The AI Summit
地点：伦敦
时间：5 月 9–10 日, 2017
官方网址：The AI Summit, London | The World's Number One AI Event For Business
雷锋网注：香港分会在 7 月 26 日举办，旧金山分会在 9 月 27-28 日，纽约分会在 12 月 6-7 日。
关注原因：
峰会和展览会将向与会者呈现现实中的案例：跨国企业巨头是如何执行 AI 解决方案，来提高生产效率的。演讲嘉宾将对多个行业的实践应用和案例研究做讲述，这包括零售业、能源、金融和银行业、通讯、交通和传媒。
8. Applied Artificial Intelligence Conference 2017
地点：旧金山
时间：5 月 11 日, 2017
官方网址：Applied Artificial Intelligence Conference 2017
关注原因：
该会议专注于 AI 的实践应用和商业机会，将重点讨论执行相关技术的特定工具和方法。承办单位 Bootstrap Labs 是关注 AI 应用技术领域的著名风投。因此，该大会将是 AI 从业人员审视该行业当前、未来机遇的一次好机会。
9. The AI Conference
地点：旧金山
时间：6 月 2 日, 2017
官方网址：THE AI CONFERENCE
关注原因：
该一年一度举行的会议，为顶尖 AI 研究人员与业界人士之间的面对面交流提供场所。该会议着重邀请正遭受 AI 洗礼的特定行业的专家，对前沿技术展开讨论。
10. AI and Machine Learning World 2017
地点：伦敦
时间：6 月 13–15 日, 2017
官方网址：
关注原因：
AI 对于未来的企业意味着什么？这便是该会议的主题。会议内容包括示范讲解、案例，以及对无人飞行棋、机器人应用的讨论。该会议还将有针对 特定行业 AI 应用的 ppt 主题演讲。
11. The O'Reilly Artificial Intelligence Conference
地点：纽约
时间：6 月 26–29 日 , 2017
官方网址：O'Reilly Artificial Intelligence Conference in New York 2017
关注原因：
这不是一场学术会议，而直接面向开发者、从业者。
该 O'Reilly 大会将聚焦于应用 AI，尤其是 AI 在越来越多的开发者工具库中扮演的核心角色。该会议将着重讨论现实商业案例，以及近年来应用 AI 领域涌现的的一些高超实践方法；并借此探讨如何挖掘 AI 的潜力。雷锋网了解到，该会议旨在帮助开发者更好得理解 AI 的应用方式，分享经验与灵感，以在自己的项目中更好地利用 AI。
12. MLDM 2017 (International Conference on Machine Learning and Data Mining)
地点：纽约
时间：7 月 15–20 日, 2017
官方网址：MLDM 2017, International Conference on Machine Learning and Data Mining
关注原因：
正如其标题，该会议的侧重点在于 AI 在数据挖掘中扮演的角色，尤其在多媒体、生物制药、web mining 这三个领域。数据挖掘工具和应用将会在展览馆向与会者展示。Tutorials （培训会）将会帮助开发者熟悉这些工具，加快开发速度。
13. IJCAI (International Joint Conference on Artificial Intelligence)
地点：墨尔本
时间：8 月 19–25 日 , 2017
官方网址：Welcome to IJCAI 2017!
关注原因：
IJCAI 会议在 1969 年首次举办，按惯例围绕着一系列特定主题的 workshop 而组织。今年，该会议包含一个研讨认知知识获取与应用（Acquisition and Applications），以及人本主义设计中的认识学和 AI 的两个 workshop。后者将聚焦于对下一代设计技术的 AI 支持。
14. IntelliSys 2017 (Intelligent Systems Conference 2017)
地点：伦敦
时间：9 月 7–8 日 , 2017
官方网址：Intelligent Systems Conference 2017
关注原因：
研究人员、学者、从业人员和业界专家将探讨 AI 的各项根本技术与理念，以及如何在现实环境中进行应用。会议的 AI 部分，将涉及逻辑、神经网络和专家系统等话题。而 ML 部分将探索自然语言处理、监督学习、无监督学习、决策等领域。
15. World of Watson – 2017
地点：拉斯维加斯
时间：10 月 29 日 - 11 月 2 日, 2017
官方网址：IBM World of Watson
关注原因：
多年来，IBM Watson 对开发者的号召力依然不减。这是美国规模最大的认知技术和 AI 峰会。该峰会将包括一场 “认知大会”、多场 keynote 演讲、创新演讲以及由行业专家和商业领袖主持的焦点专场。峰会将有超过两百场实验室专场，以及开发者证书专场。与会公司、机构需要好好考虑下——如何将自己在利用 AI 技术改进用户生活体验方面，与其它机构区别开来，给同行留下印象。从媒体的纪实案例、 VR 的沉浸感、自动驾驶车辆、到下一代无人机摄影平台，与会开发者将产生强烈冲动，加速自己的认知科学旅程，开发出能给行业和社会带来革命性影响的一流产品。Watson 世界大会，便是亲自体验这些最前沿技术的绝佳场所。
16. IJCCI (International Joint Conference on Computational Intelligence)
地点：葡萄牙马德拉岛丰沙尔（Funchal）
时间：11 月 1-3 日, 2017
官方网址：IJCCI 2017 - Home
关注原因：
阳光、沙滩、比基尼美女，这些都不是你去度假胜地丰沙尔的原因。IJCCI 才是（Really？）。
你为什么要去 IJCCI？ 首先，该会议有四个部分，其中一个部分聚焦于认知技术和混合系统（Hybrid Systems）。会上讨论的话题将覆盖知识、技能获取，仿生认知架构，认知功能模拟和认知软件系统等课题。这里面又会设计模式识别、决策、人机交互等应用领域。Workshops 和 tutorials 将帮助开发者在这个风光宜人的大西洋岛屿研习开发技艺。
17. AI-2017 (SGAI International Conference on Artificial Intelligence)
地点：英国剑桥
时间：12 月 12–14 日, 2017
官方网址：SGAI International Conference on Artificial Intelligence
关注原因：
这是 SGAI 主办的会议，前者是英国计算机协会的人工智能部。该会议将围绕推荐论文和邀请论文展开研讨。雷锋网获知，这些论文包含了 AI 技术研究和应用两个方面，后者显然对开发者有更大价值。该会议将以为期一天的 tutorials 和 workshops 开场，剩余的两天被分为两个主线。其中一条是应用方向，将帮助开发者从近期 AI 领域的成功与失败经验中进行总结学习。
黑客马拉松：这个五人团队凭什么拿冠军
这五个站在镜头面前露出笑容的人，他们属于同一个团队。他们是微软黑客马拉松2016（Hackthon 2016）的冠军获奖者，利用Bing知识图谱开发了InstaFact，能够帮助用户获得更高效的生产力，完成更多的工作任务。
以往撰写报告，需要添加发展历史、人口规模等数据时，我们只能切换到浏览器，打开搜索引擎搜索相关内容，并将其复制黏贴到Word或Excel。相信许多人都在寻找一种更简单的方法，希望无需在文档和浏览器之间重复切换，摆脱这一冗长、缓慢的操作过程！
未来，你可以通过InstaFact这款Office插件来实现这一点。InstaFact能推断用户所需内容，进而挖掘信息，并将其自动填充到Word或Excel。最重要的是，你只需简单点击鼠标和键盘即可完成这一操作。这一切都得益于InstaFact成功将Bing知识图谱整合到了Word和Excel。
我们都知道，Bing知识图谱是一个巨大的知识库，包含了超20亿“实体（如人物、地点和其它事情）”，以及数百亿与实体相关的语境信息。微软首席研究员，InstaFact团队成员之一的Silviu Cucerzan更是认为，“Bing知识图谱的数据量非常令人兴奋”。
在InstaFact团队看来，如果能在Office中快速的利用Bing知识图谱，将能有效帮用户节省时间。这也是他们开发InstaFact的最大挑战：如何更轻松、有效的使用这些数据，从而让用户无须在搜索引擎和工具之间来回切换。
InstaFact用户界面非常简单，但编译这一工具相当复杂。该团队利用了自然语言处理、图遍历等技术 ，成功让为Bing引擎打造的知识图谱能为Office用户服务，并实现了推测用户需求、搜索海量数据、获取精准事实、自动填充文档等功能。
开发团队回忆称，为了让InstaFact更有用，它必须足够快。为此他们利用了图遍历技术，能让该工具并行处理数百“实体”，并在一秒内给出令人信服的结果。
Silviu Cucerzan强调，“必须是InstaFact，半小时才得到结果（Half-Hour-Fact）无法引起任何人的关注。
值得一提的是，该团队所有成员都来自Bing Satori群组，而且这也是他们第一次参加黑客马拉松活动。他们还战争了缺乏经验的困难，从参加本次活动的1560个团队中脱颖而出，成为了最终的赢家。
有趣的是，核心创意是InstaFact团队在活动开始6周前才想到的。在为期3天的活动时间内，他们在会议室度过了很长时间，最终完成了开发工作。为了让InstaFact达到更好地效果，他们在三天时间内测试了无数类型的机器学习模型。为了避免算法和数据错误，该工具还向用户提供了选择列表，从而能为用户消除歧义。
事实上，直到截至日前的几个小时，他们还在调试这一工具，希望它能在Office中更流畅的运行。团队成员回忆称，“这是一段疯狂而又美好的日子”。
开发团队希望，InstaFact能帮助众多组织和用户，满足包括学生、记者甚至商业等用户的需求。不仅如此，InstaFact还会随着用户的使用变得越来越聪明。该工具还将包含一个升级按钮，可以刷新股票价格、人口统计数字等信息。开发团队还希望，这一产品能早日与用户见面。
在InstaFact开发团队看来，产品不仅仅可以帮助用户纠正拼写错误，还可以向用户提供各种类型的知识，让生活变得更轻松。
现阶段，微软搜索引擎Bing正变得越来越好，并出现在多款微软产品和服务（Cortana、Azure、Office 365）之中。未来，或许会有更多产品和工具能利用了Bing的技术和服务，更好地为用户服务。
时隔16年 微软靠什么重回全球市值榜首？
2018年对于微软来说无疑是风光无限的一年，微软取代苹果成为全球市值最高的公司已经一个多月了，这是微软自2002年以来首次重回榜首。尽管在史蒂夫·鲍尔默时代的微软让苹果和谷歌占据了移动市场主导地位，但纳德拉通过其他很多渠道来驱动微软高速发展。
数据显示，截至周五收盘，微软报101.93美元，涨幅达4.65%，市值达7831.49亿美元，在2019年第一周交易日结束后继续保持全球市值最高公司头衔。
Evercore ISI分析师Kirk Materne表示，经过了又一年相对强劲的表现之后，鉴于其云产品组合的广度、不断增长的年金基数以及强劲的资产负债表，我们相信未来3-5年微软营收和利润料将继续稳步增长。
有部分分析师预计，2019年底之前，微软市值料将超过1万亿美元大关。
尽管微软在2018年可谓是出尽风头，但也存在很多不足。下文将尽可能全面、客观地盘点微软在2018年的表现，或许我们能从中找到其超越苹果，重回巅峰的秘密。
优异之处
云和企业服务
不出所料，Azure和Office 365业务在2018年快速增长，并且预计在2019年继续保持高速增长。不过，尽管Azure正在蓬勃发展，与行业领头羊AWS相比，仍存在一定差距。微软当然很清楚这一点，因此公司在2018年完成的第一笔收购就是Avere Systems，后者是一家专注于混合云基础架构的创企。
Office 365一直是微软非常重要的业务，但是自2018年开始，微软就着重推广Microsoft 365产品。Microsoft 365是一个完整的企业软件包，包括Windows 10、Office 365和Enterprise Mobility + Security。
作为Slack的竞争产品，Microsoft Teams在2018年同样达成了新的里程碑。全球有超过32.9万家机构使用Teams，全球财富100强公司中有87家正在使用Teams。SpiceWorks的一项研究显示，Microsoft Teams有望在未来两年内成为增长最大的协作聊天应用程序。
Surface
微软今年发布了几款Surface机型，包括经济实惠的Surface Go、Surface Pro 6和Surface Laptop 2。自今年8月份发布以来，10英寸Surface已经成为AdDuplex第四大最受欢迎的Surface设备，超过Surface Pro 6。
据统计，Surface已经为微软带去了数十亿美元的收益，微软今年也成为美国市场五大PC制造商之一。随着Surface Headphones等新配件的推出，Surface正逐渐成为一个可媲美苹果的优质 时尚 生活品牌。而距离第一台Surface设备推出仅仅相隔六年时间，这是一项相当大的成就。
尽管Surface设备有很多可取之处，但它们也因难以修复而受到批评，而且Surface Pro 6和Surface Laptop 2上缺少USB-C端口也被广泛诟病。
优秀App
Windows Phone在2018年也是一言难尽，但问题不大，因为微软现在完全支持iOS和Android设备。Android现在显然已成为微软移动操作系统的首选，并且推出了诸如Your Phone和Microsoft Launcher这样的优质应用程序，增强了Android手机和Windows 10 PC之间的互动。
Microsoft Edge是另一款经常在iOS和Android上更新的应用，由于时间轴集成等新功能，它已经成为微软生态系统的关键组成部分。
Xbox
微软可能需要数年时间来解决Xbox独占 游戏 问题，但该公司去年证明，他们终于准备好解决这个问题。微软今年收购了数家 游戏 工作室，包括Undead Labs(制作《腐烂国度》)、Playground Games (制作《极限竞速：地平线》)、Ninja Theory (制作《地狱之刃：塞娜的献祭》)、和 Compulsion Games (制作《少数幸运儿》)，此外还有The Initiative，这是由前 Crystal Dynamics 的 CEO Darrell Gallagher 成立，《古墓丽影》的重制就是由他带领，并在 4 月时加入微软。
许多新的独立 游戏 有望面世，与此同时，Xbox继续在服务领域处于领先地位。所有官方Microsoft Studios 游戏 都会第一时间上线Xbox Game Pass，而且订阅服务已经得到了Bethesda、Square Enix和Capcom的支持。
从Xbox Adaptive手柄开始，微软还在2018年增强了 游戏 的包容性。该手柄受内部黑客马拉松启发，被评为2018年最伟大发明之一。
多亏了微软，跨平台 游戏 也不再是一个禁忌话题。在几个月的挣扎之后，索尼终于允许PS4和Xbox One玩家跨平台玩《堡垒之夜》。目前尚不清楚其他 游戏 是否也可以跨平台进行，但暴雪和EA等 游戏 开发商表示有兴趣在其 游戏 中引入交叉 游戏 支持。
不足之处
Windows 10
这里不得不吐槽一下Windows 10四月和十月的更新。由于误删文件bug，Windows 10十月更新在上线四天之后就暂停发布，这对公司来说是一场公关灾难，当然也值得深刻反思。
尽管其背后有数百万测试人员，但人们还是觉得Windows 10功能更新的质量近年来正在逐步下降。这也迫使微软在新版本更新时更加谨慎。但即便如此用户更新医院不强，AdDuplex数据显示，截至2018年，该更新可能只有不到10%的Windows 10 PC。
或许Windows 10像iOS 12一样：新功能少一些，但更注重稳定性和一致性设计。
Microsoft Edge
Microsoft Edge是该公司重点打造的轻量级浏览器，并试图最终取代IE浏览器，但到目前为止，Windows 10用户仍然更喜欢谷歌Chrome、Firefox和其他浏览器。
更新速度缓慢一直是一个大问题，其中最主要的原因是并未针对EdgeHTML引擎进行优化，不过有消息称微软最终放弃了EdgeHTML，该公司计划今年推出基于Chromium的Edge版本，该版本也将在macOS和旧版Windows上运行。
这对Edge用户来说应该是个好消息，因为他们将获得一个更好的浏览器，能够兼容所有Chrome扩展，但这对整个网络来说绝对不是好消息。当所有网站都针对IE浏览器进行优化时，就该另当别论了。
Microsoft Store以及UWP/PWA App
这么多年过去了，Microsoft Store仍然很糟糕。高质量的应用程序和 游戏 仍然很难找到，总体体验自2015年以来并没有得到真正改善。到目前为止，微软商店应用程序常常难以下载大型应用程序和 游戏 ，就像许多其他UWP应用程序一样，使用起来可能会感觉相当卡。
由于应用程序开发人员不太喜欢微软的UWP平台，微软希望通过使用必应爬虫工具(Bing crawler)自动添加渐进式Web应用程序(PWAs)，来填补微软商店上的应用程序空白。然而，Twitter似乎是唯一关心PWAs的大型公司，而且Twitter 的PWA应用可能还不如其他第三方客户端来的好用。
讽刺的是，你能在Microsoft Store上找到的最好的App是iTunes、Spotify以及微软自家的Office桌面应用。2018年早些时候，公司宣布中止Office Mobile UWP应用的开发，这可能说明了开发者对UWP平台不太感冒。
Cortana
Cortana可能马上就要变成下一个Windows Phone。这款数字语音助手拥有一些忠实粉丝，但是被大部分消费者、开发者甚至是微软所忽略。
尽管Cortana早在2014年就上线了，但目前只在全球13个地区可用，而且Cortana移动应用程序目前仅限于美国和英国可用。对微软来说，这是一个错失的良机。
从消费者的角度来看，Windows 10、Cortana等产品可能正在淡出人们的视线，但微软今年总体上确实取得了很大的成就。的确，Windows已经不像10年前那么重要了，但其仍是微软的重心之一。
今年微软应该会把重点放在硬件设备上，比如新款Surface、Xbox硬件产品、Hololens头显以及可折叠手机Surface Phone，在服务上今年将会推出Project xCloud，这是该公司的新 游戏 流服务，可在手机和平板电脑等大部分设备上运行。
如何招到一个靠谱的程序员
1. 简历看人
阅读简历永远是面试的第一步。好的简历一定是正确、清晰并且能够体现候选人最有价值一面的。我首先会过滤掉那些包含错别字，文句不通或没有逻辑性的简历，因为如果一个程序员连自己的简历都不愿意去仔细检查并完善的话，很难想象他写出来的代码质量会如何。接着，我便会重点阅读简历中的项目经验部分，在这里我能够看到面试者的开发经验，技能栈，并且判断他们熟悉的技术框架、工具是否与目前公司要求相匹配。
这里，我还会特别关注面试者是如何来写这部分项目经验的，你需要用尽可能简练的文字来描述项目的背景，你在项目中承担的角色、参与项目的时长，你用到的技术、以及你在项目中的亮点等信息。优秀的程序员们往往有一个共同的特质，那就是善于归纳，并能够一针见血的发现问题或把一个问题说清楚。我经常看到面试者在简历中像写故事一般地描述他们的项目经历，光这一个章节就有好几页，其实这反而会给你减分，因为这会让面试官判断你缺乏必要的归纳能力。
最后你的一些与编程有关的社会化活动，如：你在GitHub上的开源项目，在知乎、V2EX中给他人的解答以及你的个人技术博客等等都会给你加分，因为这说明你对所从事的工作有着极大的热情，并愿意在业余时间去学习和提高自己，就像在我之前的 “给职场新人的10点职业建议” 一文中提到的，如果你要成为一个领域的专家，那你必须花费超过10,000小时，而这光靠工作时间是远远不够的。
2. 给面试者10分钟介绍自己最擅长的
当面试者通过了笔试和HR面试之后，你就需要面对面地对候选人进行面试。我远不是什么面试专家，但我有一些自己的独特方法。我讨厌问一些很个人的问题，比如你的职业规划是什么？你为什么想换工作？等等。我更愿意给面试者10分钟时间，让他介绍自己最擅长和最感兴趣的领域。这往往能帮助我很快作出下面的判断：
这个人对他所做的事情是否充满激情
他们是否能在团队中很有效地进行沟通
他们是否在专业领域足够擅长
你的团队是否会乐于和这个人一起工作
这一招我在面试中用得很多，而实践证明也确实非常有效。
3. 基础打牢了吗？
一般，有一定规模的公司都会为面试者安排机考或笔试，从而能首先筛掉一批未能通过的面试者。另一些规模较小的或初创公司则会让面试官直接进行技术面试。其实，我觉得这两者的差别不大，有经验的面试官往往能够通过几个最简单的技术问题，判断出面试者的技术基础是否牢固，这不是为了证明他有多优秀，而是用来判断他是否是一名合格的程序员。对于我来说，并不看重机考的成绩，因为机试的考题很多能够在网上得到，特别对于一些外包公司，他们总是能够通过各种途径得到考题，从而使得他们推送的外包能够顺利通过笔试。
下面是我经常会问的几个问题（JAVA）:
HashTable与HashMap有什么区别？
Servlet是线程安全的吗？
JSP中 @include跟jsp:include的区别
HTTP的response code 403和500分别代表什么
......
这些问题都很简单，但一些基础不牢的程序员往往会在这个时候露馅。当然，根据面试岗位的不同，你还可以有针对性地问一些问题，例如，你需要找一个能写核心算法的程序员（比如 银行的总账计算，或者保险公司的保费计算），那么你可以问一些算法相关的问题。
4. 技术深度够吗?
具备牢固的技术基础，一般就可以满足项目中普通程序员的要求了，但如果你需要找的是一个资深程序员，那么你还需要对面试者的技术深度进行考察。我们现在做项目时都会大量使用框架，这能使我们的开发效率和质量都得到提升和保障，但同时也降低了对于程序员开发技能的要求。因此我一般会询问面试者下面的问题，来考察他对所使用框架的掌握程度。
请你描述一下，在这个项目中，从一个HTTP请求发起，到最终的Response返回，它在你的系统和框架内部是如何流转的？
这个问题往往能够判断出面试者对于相关技术掌握的深度。较初级的开发人员描述的层级往往比较浅，比如使用Spring MVC框架的，只能说到实现一个Controller继承BaseCommandController（甚至很多开发人员只知道继承了一个公司内部框架的基类），至于再往下Spring框架是如何进行内部流转的，就再也说不清楚了。而更资深的开发人员，往往能说出框架内部的实现机制，以及如何调用和处理的。在面试者描述的过程中，你还可以穿插询问一些比较有深度的问题，比如框架中某个类这样设计是哪一种设计模式的体现，采用这样的设计有什么好处等等。这比让面试者默写一个设计模式代码要有效、自然得多。
除了技术层面上的考察之外，对于资深开发人员，还需要考察他们的设计能力。说到软件设计，大部分面试者都能熟练地背出面向对象的三个基本特性：继承、封装、多态，也能把它们的概念描述清楚。但我一般会问下面的这个问题来考察他们的面向对象设计能力。
请用一段程序代码描述我们所在的这间房间。
我惊讶地发现至少有一半的面试者都很难准确使用Interface和Class来给房间建模，也有一些人会将最基本的代码语法或关键字写错。
5. 选择适合所在企业文化的人
这一点也曾是我经历的一个误区，我总是希望能为团队招到技术能力最强的人，而忽略了他是否与整个公司和团队的文化相匹配。这往往会造成，虽然招到了人，但没过多久就因为理念不同不欢而散的结果，反而给公司带来了损失。让我们看看GitHub的负责人是怎么说的。
我们很严肃地看待我们自己关于招聘流程的哲学。我们希望每一个GitHub员工都了解他们所要面对的环境，并保证他们是能够很好适应的。这包括我们所创造的文化、哲学、计划、错误甚至是晚餐。比起他们的技能是否满足要求，我们更看重他们的潜力以及是否能够适应我们的企业文化。
我曾在具有鲜明文化差异的不同公司或团队工作，看到许多崇尚开放、开源的程序员在一个相对封闭，具有很多流程以及规范限制的公司中很难发挥，最终选择离开。因此在招聘程序员时，选择合适的往往比选择最优秀的更重要。
6. 行为面试法
行为面试法可能是我在整个面试过程中唯一用到的教科书面试方法。一个程序员是否能够很好地工作，不仅取决于他能否顺利地完成开发任务，更重要的是在遇到一些特殊场景或问题时，他能否合理有效地处理和解决。行为面试法能够帮助我们从面试者描述的过去某一具体事件中，预测未来他在工作中可能的表现。下面便是一个我经常用到的问题。
请谈谈你在这个项目中遇到的最大困难或挑战是什么，你是如何解决的。
从面试者对上面这个问题的回答中，我能够很好地判断他是否有较强的独立解决问题的能力，而我认为这是除技术能力之外，程序员最应具备的能力。
7. 给他们一个虚拟任务
经过上面的这些环节，你可能对面试者的整体情况已经比较满意，但先别急着下结论。我曾见过能够顺利通过上面所有面试步骤，并且被雇佣的程序员，当他们进入实际工作后却没能把事情做好。
在你确定是否录用他们之前，可以给他们一个虚拟任务。我不是说一个抽象的程序问题，而是指一个真实的，可能就存在于你当前项目中，并且需要在一两个小时之内完成的一个开发任务。我曾经出过这样的考题：
写一个小程序将一个以特定格式（如CSV）存储的文本文件转换为XML格式，并存储为另一个文件。
你可以给他一台已经配置好开发环境以及IDE的电脑，让他当场编写代码。当然如果时间有限，你也可以直接询问面试者的实现思路，并简单用伪代码来描述处理过程。通过这个测试，你能够看到很多细节，比如面试者是否有良好的编码习惯，异常处理是否规范，代码逻辑是否缜密高效，以及他的开发效率是否足够高。如果面试者给出了非常优秀的解答，那么你就应该能够判断他确实是一个优秀的候选人了，因为我从没碰到过能够通过上面的测试，却在实际工作中无法做好的人。
