我的tp面试
▫ 一面     15min左右
1.介绍项目
2.问题：
过拟合解决方法
经典机器学习算法，比如K近邻、kmeans聚类、随机森林、SVM支持向量机等
3.是否会C++？static
4.请你反问面试官
▫ 二面    30min左右
1.项目
2.问题：
模型初始化、动量梯度下降、过拟合、
Batch-norm作用和参数、L1/L2的区别和作用等等
3.是否会C++？static、线程与进程、const
4.反问
▫ 三面： 15min左右
1.项目，为什么选择这个方法、项目是否落地
2.兴趣爱好、选择公司和工作地点会考虑哪些、本科排名、个人规划

同学一面二面还被问到的有：
模型的加速与压缩、数据不平衡怎么处理；
开闭运算、图像去噪、canny算子/边缘检测算法；
可能会有一些IT智力题、概率题（贝叶斯概率、先验后验相关的）、算法题（两个链表存在交叉结点，怎么判断交叉点）