~~时间线~~

11/02 牛客网上投递的简历

11/03 接受到面试通知

11/06 一面

11/10 二面通知 11/11 二面

一面

1. 聊比赛，聊我做了什么，其实自己对比赛更多是观察吧，感觉自己做的东西不多，说的有点不自信
2. 讨论遥感图像与COCO这一类数据最大的差别
3. 解释梯度爆炸和梯度弥散是怎么产生的，该做些什么去抵抗
4. 问了些深度学习基础（有点时间了其他的记不太清了）
   • maxpooling 怎么反向传播
   • bn层有哪些参数需要学习
5. 算法题
   • 求精度为5的sqrt(2)
   • 链表反转

二面

1. 继续聊这个比赛，正好比赛结束了，我自己有进行总结，感觉好多了。之间面试官对我的一个方案还挺感兴趣
2. 问了旋转框的旋转问题怎么解决，旋转的数据增强怎么实现（从这里开始我就有点懵了，我觉得就是模型的设计，但是不知道怎么讲）
3. 怎么处理测试机的badcase（我先说测试增强的方案，面试官要求从模型的角度出发，我说注意力机制，但是总觉得面试官不是这个意思，这我真的不知道）
4. 问了大创和毕设。毕设里我说用了迁移学习，不过我真的忘光了...没怎么答出来，面试官也发现我不太懂，问是不是我做的，我说是的，只是真的忘了（叹气）。
5. 一些问题
   • resnet的残差层有什么用，会产生梯度爆炸么（梯度爆炸的问题没想明白）
   • 计算机中怎么实现卷积（我看过是周期重复产生图像实现矩阵乘法，可是细节忘了，那时候顿住了面试官就说没事）
6. 算法题
   • 对整数的N次求解（直接for循环，然后提出2次优化，面试官提醒让我想到二分，但最终写出来也不理想）

总结

还没通知结果，但感觉自己又倒在算法题了。。。难过，还是好好刷算法题吧，接下来可能就进修先不投了
地平线机器人的面试官其实都很友善，都会表达自己对一个问题的想法和见解，如果不是因为面试考虑到广度，其实往深度挖可以学到很多吧。
自己的问题还是挺多的，等剑指offer刷刷完，再去参加几个比赛提升提升自己吧。
面试的经验就是别慌，一面还好，二面我感觉自己就不太能理解面试官想问什么，大概懂的时候又没把东西讲的清楚透彻不能彻底展现自己，到最后算法题的时候其实人挺懵的了，转不动脑子。

祝大家都有好结果！