之前牛客网祈愿，来还愿了，写个面经吧。
面的岗位是商汤的研究院-见习研究员（工具链-数据与前处理），怎么说，这是个算法和工程结合的岗位吧，而且感觉对数学能力要求较高，因为我是数学专业的嘛，几面都问了我很多数学问题hh
一面（4.22）
- 自我介绍
- 本硕是数学相关的，为何想要做这块
- 对机器学习的理解
- 对机器学习哪些比较熟悉，说一下SVM吧（原理，KKT条件，手写推导一下）；SVM对线性不可分怎么做；SVM和感知机有什么区别；SVM对噪声的抗干扰性怎么样
- 介绍项目
- 深度学习，说下ResNet，ResNet如何解决退化；梯度消失和梯度爆炸的原因，解决方法；介绍BN，手写公式（BN里的各种参数..）；介绍KMeans，聚类中心一直在变化怎么办；
- 数学问题：(1) a,b都是服从均匀分布(0,1)的随机变量，求max(a,b)的期望 （2）如何等概率的采样圆中的点(极坐标）(3) 一个随机数产生器，可以产生1-7的随机整数，各概率为1/7，如何用它生成等概率1-10的随机数(用python写一下) （4）圆上任意找三个点，形成锐角三角形的概率
- 代码（自己开IDE写）：（1）二分查找（2）快排（3）找第K大的数，算法复杂度，两种方法 （4）数组中所有数字都出现两次，只有两个数字只出现了一次，找这两个数字（leetcode原题）
- 实习规划
- 反问环节
- 项目相关
- 数学问题：（1）巴拿赫不动点定理（压缩映射定理），证一下。（惊了，竟然问泛函） （2）学过优化相关吗；梯度下降中，证明一下凸函数用梯度下降一定能收敛到全局最优解
- 算法： 知道并查集吗；给一个01矩阵为相似矩阵(xi,xj为1代表i,j是相似的)，如何做一个聚类，任何两个相似的数一定聚为同一个类，最后把所有的数都划分到各自的类
- 反问环节
- 介绍项目，项目中的调参（因为做的ResNet）
- 介绍一下自己研究生现在的研究方向；本硕在编程相关的课程学了什么；介绍最感兴趣的数学相关的课程；
- 机器学习：卷积和矩阵乘法的关系；为什么深度学习比传统的机器学习效果要好；过拟合及解决方法；
- 实习规划
- 算法：快排复杂度，如何分析
- 数学问题：学过实分析吗；有理数和无理数的数量级；有理数、整数、自然数如何证明是等势的；在整数和实数之间有没有存在一个中间的势的集合；如何证明整数和实数没法一一映射；
- 询问一些关于毕设，毕业相关
- 反问环节
- 自我介绍
- 询问研究生研究方向，导师对实习的态度
- 实习规划
- 介绍项目，负责什么（扮演角色）；如果加入到一个陌生的团队，该如何去适应，合作
- 学生时代最有成就感的事
- 压力若比较大如何解压
- 有参加别的公司的面试吗，有无offer
- 反问
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