小米一二面面经。cv图像

玄学一把！
还愿！！！！！牛客太灵了！！！！！！！！！！收到hr短信了，希望稳。

等下小米转正面，许愿问的都会，蒙的全对。面完发面经！

一面
1、svm目标函数，拉格朗日变换，为啥能将有约束变为无约束。函数间隔，几何间隔。
2、lr为什么是凸优化问题。
3、conv 加bn层参数量。卷积层要考虑w和b
4、过拟合欠拟合
5、项目，改进
6、用tf写1+1，用tf.variable,不能用tf.coonstant
7、最近公共祖先 反转链表

二面 电话面
1、项目
2、lr和svm损失函数区别，介绍这俩
3、机器学习特征选择，如何降纬，数值型，类别型
4、生成模型判别模型
5、介绍pca
6、随机森林如何分裂节点，随机森林为何随机
7、cnn为什么适合图像问题 位置不变性质，尺度不变性质，旋转不变性质，pooling层作用。
8、过拟合
9、wgan和普通gan。推土机距离为啥好。
10、虚函数，析构函数。。。。我全忘了
11、迭代器，生成器，生成器表达式和列表表达式
12、修饰函数作用远离

许愿小米。



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