讲一下转 C++ 前面算法岗（卷）的经历吧。。。

本人情况，985 硕（科班）专硕，有几个医学图像相关的项目，论文没投出去，没打几个算法比赛，在实验室做的显著性检测（没有对口的岗位），有竞赛奖项（ACM）。

总共的流程几乎都是 问一下深度学习/机器学习基础的东西，问项目具体细节，手撕代码，对了还有问C++基础和信号处理的一些知识。

一面：

自我介绍完，上来直接撕代码，3 题
实现二分（查找第一个大于等于val的数）
接雨水（找了下原题：https://leetcode.cn/problems/trapping-rain-water/）
快速排序
还有一个类似赛马问题，说思路就行
大概是 20min 左右写 + 肉眼debug，因为全是原题 0.0，面试官：你这代码熟练度还行啊，，，然后开始了

问了些深度学习/机器学习基础：

1. 交叉熵和最大似然损失函数的区别，写下公式
2. 讲一下梯度消失和梯度爆炸
3. 讲一下 Bn，dropout
4. 激活函数作用，relu 改进
5. Resnet
6. 怎么增大感受野

问项目：
主要就是问你做了什么工作，为什么这样做

1. 讲一下 Densenet（backbone）
2. 为什么选择联合损失函数，动机是什么，为什么会 work，讲一下你的分析
3. 项目有没有落地，实际作用/效果怎么样，
4. 参加比赛，成绩怎么样
5. 围绕着项目，问了很多，问的比较深，考验你的掌握程度，所以简历上写了的千万要熟练，不然就极速凉凉
6. 讲了下做的论文，因为方向不对口，没问很多，只是说论文投的太慢了（我也木有办法啊）

C++ 的知识：

1. 静态变量，全局变量，
2. 面向对象的一点点知识
3. 如何避免 C++ 中发生内存泄漏

二面：

手撕 4 道：
最长公共子序列（DP）
字符串的题（具体忘了）
全排列
一个贪心的题（题目略长）
也全 A 了，只有靠算法题维持一下生活这样子。。。。。。

1. 过拟合
2. softmax，计算公式，有什么优点
3. 为什么要归一化，作用和意义
4. 集成学习
5. 权值共享
6. pooling 怎么做反向传播

然后也是聊项目，和一面差不多，问简历，一直往深处问

1. 具体怎么处理样本不均衡，动机是什么
2. 学习效果不好的样本，有没有方法处理，详细解释
3. 为什么做多尺度特征融合，解释
4. 目标检测方向了解程度（我：不太了解）
5. 有没有大规模分布式训练，讲一下怎么做（有分布式没有大规模。。。）

三面：

1. 介绍 xception
2. 边缘检测
3. 加速网络收敛的办法
4. 讲 Focal Loss
5. 计算机基础也问了一点点，网络和 os，这篇里面有覆盖到 https://leetcode.cn/circle/discuss/ew5eWH/
   手撕代码：
   并查集，有点像这个 https://leetcode.cn/problems/friend-circles/
   回文子串(开始写的dp（马拉车），一直有bug，可能有点紧张，一出bug人有点虚，改成暴力了，装杯失败，还是想着快点写出来)

智力题和场景题：
倒水问题
场景题题目太长不太记得。。。

总结：实习好重要啊，早点投简历啊铁汁们，简历上的东西一定要真实且熟悉，做了什么工作要有背后的原理和动机，而不是拿别人的来用，这样面试官一往深处问就GG。没对口的论文的话，实习，基础知识，刷题 都很重要！早做打算！ 预祝 大家早日上岸~