一面：
- 自我介绍
- 项目介绍与讨论，介绍了论文项目以及实习项目
- python基础：python中的赋值、浅拷贝、深拷贝的区别？函数传入参数的参数类型，指针、地址、还是值传递？lambda函数了解吗？python中的super()函数的用法？装饰器了解吗？有哪些常用的装饰器？什么是堆，插入堆的时间复杂度是多少？
- pytorch基础：说说dataloader()的结构构成与作用？torch.nn.Sequential()的作用是什么，torch.nn.ModuleList ()的作用是什么，两者之间有什么区别？detach操作是什么样的，有什么作用？
- 算法题：在二维平面坐标系中，给你一个n凸多边形的各个顶点坐标，然后另给一个点x的坐标，问如何判断这个x点在凸多边形内部还是外部？
二面：
- 自我介绍
- 问实习项目，以及论文项目。很标准的流程：自己做了哪些工作？遇到了什么困难并怎么解决的？项目是否落地，有什么成果？
- 问我平时用什么语言，我回答python，就问了问pytorch相关的：为什么我的项目中最后是可微的，你还知道其他可微的3D渲染模型嘛？卷积神经网络有什么轻量化操作？深度可分离卷积是怎么样的，它的参数量是多少？
- 算法题：把二叉树打印成多行
感觉整个面试流程非常标准化，最后反问阶段问了下组内一些工程项目的落地情况，就结束了。
三面：
三面是交叉面，有两个面试官，但主要是一个面试官问
- 自我介绍
- 问论文项目，自己的改进以及效果
- 问实习项目，在项目中基于已有方法做了哪些改进，是否可以展示效果。。。
- 问某篇论文，在处理某些场景的时候会有不好的效果，为什么有这样不好的效果，应该怎么解决？（我没遇到过，我不知道。。。）还是那个论文，里面有一个映射公式，设定了一些参数，为什么设成那个大小的参数？（不知道，可能实验得到的吧。。。）还是那个映射公式，你能写出来这个公式吗？（我自己论文的公式都不记得呢。。。）
- 问了一些3D算法知识：SFM原理是什么，具体的计算步骤？双线性resize怎么只计算两次插值？空间有一个mesh，知道三角剖面的所有坐标，某点发射一条射线，求射线与mesh的交点？（都没回答上来。。。）
面试感觉挺不好的，提问阶段，问了面试官组内的业务是什么，有哪些应用场景，是否有落地产品？面试官说不方便透露。。。好吧。。。面得挺差的这次，应该成凉经了
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