分享一个蘑菇街图像算法实习生的面经吧
接通面试后，面试官直言今天我们主要就说简历上的内容和一些基础知识了。
具体谈论问道的包括：
1.项目细节，检测算法目前是怎么做的，跟踪问题经典的一些方法以及目前比较常用的方法 ，以及你的创新改进？
2.参加的比赛数据是什么样的，比较特别的处理方法（对结果的改进比较有竞争力的），融合了几个模型，融合策略？
3.知道熟悉什么优化算法，SGD和Adam的公式是什么样的，怎么迭代计算的？
4.用到的Focal loss的公式，怎么用的，原理参数含义，模型简化压缩怎么处理的，结合reID用的网络是什么样的，损失函数是怎么构建的，公式是什么样的？
5.项目中用到的网络输入输出是什么样的？残差网络为什么加残差网络...
6.AdaBoost的原理，LR的详细过程怎么处理
7.方差和偏差是怎么回事，举例说明
8.熟悉哪种语言，Python的装饰器解释一下，C++动态绑定，数据结构了解不（用的少确实不熟）
还有一些小问题吧记得不太清楚了。怎么说呢，之前也有过几次面试经历了，有成功的（少），也有不少失败的，总觉得积累了不少经验了，但是昨天的面试还是再一次啪啪打脸了，基础还是不行，不够。这里算是对昨天面试的一个简单总结吧（在牛客学习了前辈们很多东西了，自己也要懂得返馈），也是对自己一个警醒，赶紧把该看的差了的都补上来，时不待我.....
加油！共勉
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