个人情况：cv背景，华五本硕，两段大厂cv实习，因为是cv背景，面试前主要准备了常见机器学习算法内容和一些简单的推荐内容（结果面试都没有问到hhh）

以下为具体面试内容：

一面： 60min

自我介绍

聊个人项目

没有问别的机器学习知识，主要就是两道算法题

Coding：

1. 随机数生成器rand_p，每次p（p是个常数）概率返回1，1-p概率范围0；希望使用rand_p，实现一个rand_uniform，能够均匀生成[0, 1)之间的浮点数，精度要求eps（比如1e-8）

2. 现在有个有序数组，想知道里面有多少对数的差的绝对值<=x

e.g.

1 2 4 7 11 13

x = 2

二面：60min

自我介绍

聊个人项目

机器学习知识：

l1 l2 正则

bn的作，用缺点

小物体检测

sgd adam

逻辑回归为什么要用sigmoid

Auc

coding 滑动窗口的最大值，数组的第K大数

三面：60min

自我介绍

聊个人项目，这一面项目聊得比较深入，包括一些困难怎么解决等等…

机器学习知识：

主要聊了参数初始化

网络参数初始化策略有哪些？

神经网络如果初始化都为0.1 会有什么后果？

逻辑回归如果初始化都为0.1/0 会有什么后果？

Coding

1. 1.    交叉熵损失实现  input：[y1,y2,y3] [p1,p2,p3]
2. 2.    input : 无序的实数数组 [1.1, 3.3, 8.8, 9.9, 5.5]
   output：求大小相邻两个数之间的最大差 8.8-5.5
   要求：时间复杂度最优
   o(n) -> o(nlog(n))

hr面 15min 时间隔得有点久有些忘记了= =

自我介绍

介绍一下项目情况

为什么cv背景会来面推荐岗

有没有其他offer