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由于简历里写了自己相对于目标检测，计算机视觉方向了解的多一些，所以基本上没有问传统的ML算法，一共面了23分钟，基本上就凉了。
DL方面（15分钟）
1.介绍一下faster rcnn
这里我是顺着从rcnn开始一把梭说到fatser rcnn的
2.fatser rcnn是怎么进行feature map选取的
3.fatser rcnn 里的 anchor 有什么用，怎么进行不同的box进行提取的
4.yolo和faster rcnn有什么区别
5.你知道哪些激活函数，都有什么用？改进了哪些地方？
6.CNN里常用的梯度下降方法都有什么？（这里问的应该是优化器，比如AdamOptimize什么的）
7.池化层是怎么进行反向传播的？
项目方面（5分钟）
1.说一下你最近做的项目，有哪些觉得不错的做法和创新？
2.你项目里有个验证码OCR的，能介绍一下你怎么开始训练的，设计网络的？你这里的验证码为什么不分割就可以识别，解释一下？为什么不选择分割？
数据结构（3分钟）（PS：感觉面试官对我期望有点高，所以这里问的有点可怕，让老哥失望了）
1.会写红黑树不？会红黑树的操作么？（不会）
2.会证明匈牙利匹配算法或者任何一个二分匹配算法吗？（不会，emmm，老哥我没打过ACM）
3.OK，那你会证明Dijkstra算法吗？（会）
老生常谈：你还有什么什么想问我的？
PS：这里我当时面试前想问的是，你们这边是什么组，主要做什么的，这个和我的方向契合度高不高，类似于这样的，也推荐大家以后这样问，显得比较积极。
事实上：老哥，对不起啊，耽搁你这么久，非常感谢你陪我说了这么久的话，我也是第一次面大厂，我没有那么好的数据机构功底，已经很荣幸了。我这边会挂掉么？（想想都羞耻）
面试官：这边还需要和其他同事商量后给与答复。（然而一天了我官网简历状态还是简历评估，据说会有个评级分数的，当然也确实不知道是哪个部门打过来的电话23333）
还有心态不好，据女票说全程面红耳赤还发抖的那种，希望下次自己可以变得更强些，起码就表现上镇定一些，说话不会语无伦次。