參考（1）仔細講一下你專案的意義，應用場景，具體過程？
（2）第乙個專案資料同步是怎麼實現？
（3）具體解釋一下第二個專案中元學習的概念和實現過程？
（1）gan的思想？損失函式？
對抗
px*logd(x) + pg*log(1-d(x))雙向lstm：
一句話中間缺單詞的**
隱含層要儲存兩個值
（4）是否了解rnn在語音識別方面的應用？
（5）bn？在nn中作用？作用原理？如果去掉bn會出現什麼問題？
批歸一化
資料中心化，防止梯度瀰散
消除量綱對資料特徵的影響，加速收斂，提公升泛化能力
（6）dropout？作用？如何提公升訓練速度？
正則化防止過擬合
在訓練過程以一定的概率隨機丟棄一部分神經元，相當於每次迭代都是不同的網路結構，減弱了神經元之間的聯合效應
（7）梯度瀰散？原因？緩解？
輸出層，梯度大，更新快，收斂快
輸入層，梯度小，更新慢，幾乎和初始狀態一樣
（第四層的梯度是第一層的100倍）
啟用函式的飽和性
換啟用函式；梯度裁剪；加bn層
（8）cnn感受野？計算？
網路每一層輸出的特徵圖上每乙個畫素點對應輸入圖上對映區域的大小
影象nn, 兩次卷積，卷積核ff=3*3, padding p=0, stride s = 1
公式 rf = (rf-1)*s+f
rf = f = 3（最後一層就是卷積核大小）
rf = (3-1)*1+3 = 5
（9）決策樹節點劃分的依據？
id3（資訊增益），c4.5（資訊增益比），cart（gini指數）
（10）遷移學習定義？方法？如何適應？
大標籤樣本源域，小標籤樣本目標域
基於模型，基於資料，基於關係
微調（11）資訊熵？相對熵？
不確定度的度量，不確定度越大，熵越大
kl散度
（1）快排和歸併？
演算法複雜度都是nlogn
快排不穩定，歸併穩定
（2）鍊錶是否有環？環的入口？
快慢指標
環的入口就是相遇的點，證明如下：
起點——入口，直線長度為a
入口——相遇，環長度為b
剩餘環長度為c
slow = a+b
fast = a+b+c+b = a+2b+c
2*slow = fast
2a+2b = a+2b+c
a = c
讓其中乙個指標移到head，兩指標速度變成一樣，再次相遇就是在入口
（3）找第k大元素？
快排nlogn 這邊是n
選pivot，分治，比較pos和n-k選邊遞迴
（1）深淺拷貝？賦值，淺拷貝，深拷貝對列表的區別？
b = a一起變
b = copy().copy(a)列表本身不變，列表中的可迭代物件可變
b = copy().deepcopy(a)不變
（2）裝飾器？符號？
為已存在的物件新增額外的功能
@decorator
（1）神經網路輸出中間層？
靜態圖，除錯的時候需要輸出中間結果看看
print()只能輸出tensor的形狀，不是數值
tf.print()
（2）靜態圖？動態圖？
靜：提前把所有操作、網路結構定義好，最後才執行
動：按照程式順序執行
（1）意義？
提取訊號特徵，資訊壓縮，去除干擾，雜訊，便於分析識別
（2）訊號特徵？
時域（強度隨時間）：有量綱——最大，最小，中值，中位數，眾數，均值，標準差，k階中心矩；無量綱——偏度，峰度，峰度因子，波形因子，脈衝因子，裕度因子
頻域（由哪些單一頻率的訊號合成的）：頻譜，功率譜，倒頻譜。頻率均值，頻率方差，頻率標準差，重心頻率，均方頻率，均方根頻率
時頻域：小波能量譜
（3）fft？為什麼要變換到頻域？
fft（傅利葉級數）將訊號分解為不同正弦波訊號的疊加
正弦波——》疊加——》讓陡的更陡，平的更平——》矩形波
時域卷積=頻域乘積
因為時域特徵相同，不能說明訊號相同，因為訊號不僅隨時間變化，還與頻率和相位有關；高階下時域難以分析
得到訊號頻譜圖：描述訊號頻譜結構，以及頻率和該頻率訊號幅度的關係
自變數是頻率，因變數是訊號幅度
時域上，乙個波是5個正弦波的疊加，週期連續
頻域上，橫軸5種不同頻率，縱軸5個不同高度，非週期離散
面試覆盤 2020 05 25
華東地區企事單位專場 製造業高質量發展 專區 企業 中國電子科技南湖研究院 崗位 新一代人工智慧方向科研人員 企業 中國兵器裝備集團上海電控研究所 崗位 計算機視覺演算法工程師 企業 浙江清華長三角研究院 崗位 智慧型裝備中心 演算法工程師 企業 中國電子科技集團公司第三十六研究所 崗位 研發類 硬...
面試覆盤 2020 05 30
1 專案開發過程中，遇到過什麼問題讓你感覺很沮喪 失敗的經歷，遇到的困難 細節和技巧 tip 一定要有，面試官在考驗能不能發現自身的問題，並從解決過程中了解你的能力，以及如何改進的 2 你的行業規劃是什麼？對於崗位的了解有多少？為什麼會對這個崗位感興趣？3 你對於這個崗位，有沒有一些能力提公升的計畫...
面試覆盤 2020 08 25
地點 合肥 崗位 nlp核心技術研究員 面試時長 0.5h 1 自我介紹 2 介紹一下gan？在專案中是怎麼用的？g和d博弈 g生成負樣本 d判別正負樣本 先優化d再優化g 3 gan的生成網路和判別網路結構是什麼樣的？就是簡單的全連線 4 gan最終用了嗎？沒有效果不好，沒有傳統方法的效果好 5 ...