11.2 一面 因为10月底才考，所以面的比较晚，怕忘了记录一下。 1. 介绍项目（非常详细）。 2. 用过哪些神经网络，有什么区别和特点（说ResNet的时候，从公式角度解释了一下问什么缓解梯度消失）。 3. 老生常谈，问了梯度消失和梯度爆炸。 4. 平常看论文吗，看论文能力如何。 5. 还有的简单的小知识记不清了。 6. 手撕（medium，电话号码的字母排列），大概12/3分钟左右写出来。 反问环节 1. 问了一下业务和用到什么技术栈。 2. 问了一下有什么缺点，今后改正。 总共50min左右，面试官的评价是基础很扎实，总...

#满帮# 10.19 笔试 10.26 一面 1. 挖项目（讲一下层次聚类，ResNet和Densenet的区别，以及ResNet被发明主要为了解决什么问题）。 2. 讲一下卷积（问了很多细节）。 3. 讲一下BN，在什么维度操作，为什么进行scale和shift。 4. 讲一下XGBoost和GBDT区别（细致到问了泰勒二阶展开和一阶展开的数学公式，以及泰勒展开的作用和原理）。 5. 问了LSTM网络，以及其中用的激活函数。 6. 问了梯度爆炸和梯度消失的根本原因。 7. 问了栈（好像是）。 8. 还有一些非常基础或者很...