fpga和matlab
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旷视科技面试——算法岗

目录

一面

二面

三面


一面


1、自我介绍

2、实习：说一下deeplab。它与其他state of art的模型对比

3、实习：CRF后处理的目的

4、什么是BN

5、多标签分类怎么解决，从损失函数角度考虑

6、image caption项目：文本特征用什么提的？提前提好的还是和图像一起训？
7、零样本分类问题。如果测试时出现一个图片是训练时没有的类别，怎么做
8、代码：链表反转

二面


1、实习：deeplab的亮点是什么。

2、实习：你认为deeplab还可以做哪些改进？

以下三题均在白板上完成：

3、线性代数

旷视科技面试——算法岗_第1张图片

4、概率统计

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