一面（5.19）：
1. 自我介绍
2. 问项目（做了什么工作？计算速度多少？论文创新点是什么？）
3. 旋转框检测怎么做的？attention模块做了什么改进？为什么做这个改进？提升了多少？
4. 计算：两层神经网络（加/不加偏置）的参数量、计算量
5. 除了反向传播还有什么更新参数的方法？直接求导法和反向传播计算量差多少数量级？
6. 介绍rpn的结构？anchor选了什么尺寸？为什么用这几种尺寸/比例的anchor？
7. rpn回归出包围框坐标后的操作？（坐标映射、feature map的裁剪、roi pooling）
8. 快排的时间复杂度（平均/最坏/最好）？怎么算的（递推式）？
9. 了解opencv吗？
10. 开放题：不考虑具体规则，实现一个下象棋/五子棋的算法。（用递归函数）递归终止条件是什么？这对应数据结构中的哪种结构（树）？如何控制算法计算量？（控制树的深度）
2. 问项目（做了什么工作？计算速度多少？论文创新点是什么？）
3. 旋转框检测怎么做的？attention模块做了什么改进？为什么做这个改进？提升了多少？
4. 计算：两层神经网络（加/不加偏置）的参数量、计算量
5. 除了反向传播还有什么更新参数的方法？直接求导法和反向传播计算量差多少数量级？
6. 介绍rpn的结构？anchor选了什么尺寸？为什么用这几种尺寸/比例的anchor？
7. rpn回归出包围框坐标后的操作？（坐标映射、feature map的裁剪、roi pooling）
8. 快排的时间复杂度（平均/最坏/最好）？怎么算的（递推式）？
9. 了解opencv吗？
10. 开放题：不考虑具体规则，实现一个下象棋/五子棋的算法。（用递归函数）递归终止条件是什么？这对应数据结构中的哪种结构（树）？如何控制算法计算量？（控制树的深度）
面试官应该是个主管？问问题很刁钻，一直在扣细节，问到答不上来为止，面试体验一般
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