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case 1

一面:
1.自我介绍&项目
2.AUC
3.L1正则化和L2正则化的区别
4.跨摄像头的图片比同图片的远怎么办
5.编程题1:找二叉树中和为某个值的路径
6.编程题2:找回文串(n^2算法也可以)

二面:
1.编程题1:最长上升子序列
2.编程题2:有n个石子,两个人抽,每次可以抽1~m个,问什么情况下先手能赢?(剩m+1个的人必赢不了,而如果n是m+1的倍数,那么每次不管怎么抽第二个人都能保持抽的总数是m+1的倍数,所以只有这种时候先手赢不了)
3.先验后验概率,最大似然估计,似然损失,MSE损失.

case 2
一面
1.自我介绍
2.项目相关,怎么做的
3.编程题,max(a[i]-a[j]), i < j
编程题,一维average pooling
编程题,一维max pooling(没想出来不是n*k)做法的
4.有什么问题想了解

二面
1.自我介绍
2.项目介绍
3.leetcode 47编程题接雨水
4.有什么问题想了解

case 3
一面
1、自我介绍
2、项目介绍
3、深度学习
目标检测场景：怎么处理不同类别数据不平衡的问题
谈谈你对focal loss的使用场景
小目标检测有什么好的方法么
你知道的模型压缩方法
anchor-free目标检测网络
BN的训练与测试
4、C++
静态多态和动态多态
C++11的新特性
智能指针
静态库与动态库
引用和指针的区别
5、Python
深拷贝和浅拷贝
魔法函数
内存管理机制
迭代器应该实现哪两个函数
6、Pytorch
model的forwad函数是如何自动执行的
7、LeetCode200题：岛屿个数

二面
1、自我介绍
2、项目介绍
3、图像处理：说一下sift
4、深度学习
（1）说一下 Yolo V1、V2、V3的区别
（2）谈一下你最近看过的印象深刻的一篇论文
（3）resnet为什么可以更深？
5、C++
（1）内存
（2）重载与重写
（3）多态的实现（虚函数）
（4）sizeof 指针的大小
（5）map和unordered_map的底层实现
6、Pytorch
（1）TensorFlow1.0的静态图
（2）Pytorch的动态图
7、机器学习
（1）Adaboost的原理
（2）牛顿法和拟牛顿法
8、算法coding：返回数组的第K大元素

case 4
1、faster rcnn损失函数构成
2、yolov3中anchor尺寸设置
3、smooth l1 loss式子以及为什么是这样的
4、交叉熵式子
5、语义分割中miou计算公式
6、了解的语义分割算法
7、直接转置卷积和先上采样再卷积的区别
8、目标跟踪里匈牙利算法的流程
9、数据增强的常用方法，以及项目里用的数据增强，目标检测中的数据增强
10、reid里MGN网络的设计，为什么三条支路，将局部特征加入的会有特征冗余为什么还要加入局部特征。
11、朴素贝叶斯推导
12、项目里wide deep模型是怎么设计的（在蚂蚁的实习用到的）
13、项目里为什么用四级沙漏网络，四级带来的提升。

代码题：
1、手写交叉熵
2、手写检测中iou计算
3、二叉树的右视图（这题给的不是二叉树的结构，给的是一个一维数组，我是通过数组先恢复二叉树然后层序遍历返回右视图）
4、删除倒数第k个链表节点
5、找山顶元素
6、类似股票一次买卖的题

case 5
一面
1、项目相关；
2、算法题：面试题 17.15. 最长单词 - LeetCode ；剑指 Offer 41. 数据流中的中位数 - LeetCode 直接调排序api，问如何优化

二面
1、讲自己的论文（顺带让讲了Faster R-CNN，RoI Pooling），然后问了组里的研究方向和对不同研究方向的一个理解，问了对目标检测方向的一些理解和跟自己研究领域的一些差别。
2、算法题：比较简单，有序数组的两数之和，扩展的话是N数之和（拓展主要是讲优化思路）。