秋招的时候准备不充分，简历挂掉的有几十家，进入面试的十几家都挂了，凭记忆回忆
- PyTorch的dataset类介绍
- 不同的归一化有什么区别
- batch太大或者太小会有什么影响
- 模型过拟合或者欠拟合的原因
- 有哪些正则化方式
（其他的我再回忆回忆）
撕题： - 卷积和池化的实现（pjlab）
- 目标检测NMS（商汤）
- kmeans算法（旷视）
春招
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思谋科技一面（挂了）
撕题：匈牙利算法（失败） -
小红书一面（我是CV，不知道为什么给了一个排序算法面试）（挂了）
撕题：想象一个LR及全部训练步骤（10000样本 100维 2分类），并阐述LR及不同改进策略（失败）
这个是最基础的知识，怪我根基不稳，要改正啊。。 -
上海人工智能实验室一面（没有hc了，所以挂了）
聊了聊我实习时的一些东西，对于我数据结构的弱点我也如实回答，面评说是挺好的
没撕题
旁敲侧击问了一圈，是没有hc了，面试官kpi面 -
商汤EIG遥感BU一面（没有hc了，所以挂了，主管都直接把我删了）
聊了聊sense earth和比赛，聊了聊我的变化检测算法和UNet++的理解，看了下我的GitHub
撕题：U-Net（成功） -
网达软件 算法一面（不知道什么企业 让我面我就面了）（一面过了，HR面没消息了，应该是把我挂了）
一开始以为是拿着本和答案考我的，后来发现是真的在问我细节
聊了聊权重初始化，BN解决了什么，数据集增强方法，激活函数，都是最基础最基础的问题。
面试官取消了二面，直接进HR面。
在知乎上看公司的评价，一身冷汗。。。 -
北京智源人工智能研究院 算法一面（n天没下文了，应该是挂了）
聊了聊Giga那场比赛的一些比赛信息和数据集信息，以及粗略的pipeline
讲解了智源研究院的运营模式
开放问题：智源在做超声机械臂导航，如何确定任务和pipeline
智源这个面试官有毒，直接按照我的简历查了比赛官网，然后告诉我只能看到前三，无法判断我的第四第五真伪，后来干脆不问我，而是对我们实验室的三个比我比赛名次靠前的队友的情况感兴趣了，估计是因为觉得我比赛成绩不佳而挂了吧。。 -
深圳精创视觉科技 算法一面（过去n天了，应该是挂了）
这个面试我记不清了，面试官没有死磕某些理论，就是按照简历和描述去问问题。 -
格灵深瞳 算法一面+二面（这个过了！）
两次面试都是电话面试，有一个好处是我不会太紧张了。
面试官问了我一些视频特征提取方面的问题。
一面面试官姐姐问了我做的CVPR比赛和我在商汤的实习的项目，我在不公开商业机密的基础上做了技术方面的回答（特征提取，pipeline，模型压缩和工程化）。
二面面试官问我的问题和我的毕设很相关。例如两种VIS范式（基于检测和基于分割）的优缺点，自监督学习，视频特征提取的优化等等。
如果跪了，原因也许是我回答问题的时候没有对模棱两可的东西表现谦虚吧。面试官的问问题内容不像是KPI面的应付，很认真的。
打电话说是过了，下面还有面试。 -
华为运营商BG产品数据工程师-主管面的+2面（这是以前被拒掉过的offer，加了几面后没有动静了，前两年不是AI工程师）
被HR和主管转圈坑，产品数据工程师不是研发岗，是服务岗，而且全年基本在外地，拒了。 -
商汤EIG遥感BU一面（一开始以为上一个商汤一面没挂，后来发现是我不知道什么时候重投了，9成KPI面，当成模拟面试锻炼一下吧）
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