一面
- 自我介绍，同时面试官自己介绍他那边的项目方向，大概做哪些东西。
- 问项目，问得比较细：都做了什么，原理是什么，为什么这么做。
- 考察深度学习的知识，一些深度学习的经典CNN模型，LSTM模型。问了如何调参，如何防止过拟合，1x1卷积的原理与用途，以及一些torch的用法等等。都是一些平时科研会用到的知识，所以回答起来没什么困难的。
- 算法题，比较简单：一个列表中有多个字符串，输出字符串的公共部分。
二面
- 自我介绍
- 问项目。这一次主要是扣我投论文的项目，问的特别细，基本上我把我的论文里的网络模型都给他讲出来了（我这还没被接收的文章啊！）。。。然后在项目中提出自己的一些疑问跟分析：有些点为什么要这样，如果使用另外一种方法是不是更好？感觉跟面试官讨论完，对我那个项目后续进展还有些帮助哈哈哈哈
- 算法题：一个H×W的矩阵，从原点向矩阵的每一个点作一条射线，问：一共有多少条不同斜率的射线？后面跟面试官交流，说可以考虑这个情况：一个数组[1, 2, 3...M]，问：给定一个n，数组中有多少数字跟n互质。感觉面试官的意思是有这么一个定理公式，但是我没啥印象。后面去查了一下，应该是欧拉函数。。。奈何确实没学过，害
提问环节，问了下项目组的的情况，如果去那边，大概的工作跟研究方向之类的。
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