回馈牛牛，面试我的小哥超温柔，先夸一波。（虽然感觉三面凉了.....5555但是还是想许愿😣😣😣）
一面面经（45min）
1、自我介绍
2、项目介绍
- 算法里有什么改进的地方吗？
- 多线程间怎么通信？
- 怎么部署的？
- unet结构，为什么要下采样，上采样？
3、场景题
- 给图片去水印怎么去？
4、基础知识
- 了解目标检测吗，常见目标检测模型了解吗？
- CART了解吗？怎么做回归和分类的？
- 哈希表了解吗？有哪些解决冲突方法？
- 堆空间栈空间了解吗？
5、数学题
- 现在有一堆点，求一个点到每个点的距离之和最小，证明这个点是质心。
6、代码题
- 旋转数组中搜索某个目标值。
二面面经（1h）
1、自我介绍
2、简历相关
- 解释下raw图像和rgb图像的区别
- 了解其他色彩空间格式嘛？
- 饱和度、亮度这些了解嘛
3、项目介绍
- 说下unet
- 训练怎么监督的，损失函数是啥，你认为深度学习在其中学到了什么？
- huber函数了解吗？和l1、l2比起来优势是啥？
4、机器学习
- 机器学习中一般怎么衡量模型效果？auc值怎么理解？
- 怎么衡量两个分布的差异？KL散度和交叉熵损失有什么不同？关系是啥？
- 怎么理解最大似然估计？
5、代码题
- 二维矩阵，求连通区域数量（连通的定义： 两个像素是四邻接的邻居，并且像素值的差的绝对值小于等于16，那么这两个像素是连通的）。
6、数学题
- 甲扔n次骰子，取其中最大的点数作为它的最终点数，乙扔一次骰子得到点数，求乙的点数大于甲的概率。
- 某种病的发病率为1/100，某种检测该病的技术检测正确率为99/100，现有一人被检测到生病的概率为p，求他真实生病的概率是多少？
- 在上一问的基础上，现在连续两次检测为有病才会停止检测，求检测次数的期望值。
三面面经（40min）
1、自我介绍
2、介绍下你的技术栈情况，像操作系统，数据结构之类的
3、你职业规划怎么样的？更偏向工程还是算法呢？
4、数据结构
- 说下红黑树叭，怎么插入的？
- 简单一点的，比如AVL树呢？
5、编程语言
- python的GIL
- python里的多线程，怎么让它占满核呢？
- c++的虚函数和虚继承
6、机器学习
- 逻辑斯蒂回归里面，输出的那个0-1之间的值，是概率值吗？你看它又叫对数几率回归，怎么理解几率这个概念？
- 比较下随机森林和GBDT
- 随机森林的随机怎么理解？
- 怎么解决梯度消失问题？
- 批量归一化的思想，还了解其他归一化吗？
- 说下平时用到的深度学习的trick
- 说下adam的思想
8、场景题
- 从一段长视频中截取或者拼凑10s-20s的短视频用于广告投放，吸引用户点击下载app，怎么得到目标短视频？
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