实习生只有一面，面完两个小时收到offer。
面试全长50分钟
P1: 算法相关
1.介绍一下做过的项目，难点，怎么克服的
2.1给一个input size，kernel size, stride, padding，算一下output size，没有办法整除怎么办，为什么向下取整而不是向上取整（这个没答上来）
3.手写softmax公式，softmax在哪里用到，L1公式，L2公式，L1和L2的区别（公式没有写的很准确，重点解释了大概意思）
4.BN的公式，BN是怎么更新的
可能因为简历项目中有yolo的项目，所以问了一些yolo相关的问题：
5.介绍一下你比较了解的loss function
6.yoloV3有哪些创新点
7.如果需要你压缩这个模型的参数量你会怎么做（模型压缩没接触过只答出来一个用deepth-wise convolution）
P2 代码题：
给一个10^8长度的输入统计[0,10000]之间数字的频次
follow up：
如果多线程怎么统计？
如果用CUDA怎么统计？
P3 开放性问题：
如何检测流水线上瓶子标签打印可能有缺损的问题？（这问题一上来有点蒙，面试官提示了方向，括号里是我的回答）
面试官提示：你觉得用哪一类CV模型比较好 （语义分割模型）
面试官提示：如果模型precision一直上不去怎么办 （猜测应该提高IOU的threshold）
面试官提示：有监督的学习还是无监督的学习（无监督学习）
这部分我回答也是蒙的，不知道对不对，欢迎指正。
总结：考察重点在深度学习的基础和项目相关模型的了解程度，代码题比较简单，开放性问题面试官说主要是考一下反应。
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