BIGO一面面筋（长文）
今天下午做网易的时候，接到了BIGO的一面，真的是我秋招面试以来最难的一次面试了，灵魂性拷问，现在还在怀疑我是不是走错场了！！！
说正题吧，一大波题目即将袭来（我面的是计算机视觉算法工程师）。
一、C++部分
1.说一下编译器编译C++程序的整个流程（？？？不会😅）
2.那好，现在一个程序编译好了，运行执行文件时发生库不存在错误，请问如何解决？
我说把头文件加进去啊😅，面试官说不是编译过程是编译完了，我想了想那就是缺少动态链接库或静态链接库呗，打包时没加进去；
那怎么解决呢？加进去呗😅；那咋加进去呢？加到系统里呗😅（内心独白：求别往下问了，我求饶）
3.那现在一个程序发生了段错误，是什么导致的呢？
不清楚哎，我只知道段错误、溢出和超出索引是一起报出来的，具体是什么原因没关注过哎，因为我一般都是由于栈溢出或超出索引报的错😅
4.那你在编程的过程中，有了解过C++有什么特性吗？
继承、封装和多态🤣终于回答对了
那我再问个多态吧，你现在写了一个父类，有人要在你父类基础上写一个基类，那你的父类的析构函数为何得是多态（就是为何得是虚函数）？
因为父类指针指向基类，程序结束时，如果不是虚函数，基类无法析构，是虚函数的话会自动调用基类的析构函数释放内存🤣（面试官说不错，哇，终于得到肯定了😅）
5.那你对C++11特性有了解吗？
我都是直接用的，也不知道自己用的是哪个版本😅（顿时打回原形）
那好，那你说一下C++11中的vector是怎么遍历的？
我：两种遍历方式，一种的for(int i = 0; i < vec.size();++i)这种形式，这种形式可以改变数组内容，还有一种是for(auto it : vec)形式，这种形式无法改变数组内容（似乎答对了）
那auto这种会不会生成某些东西呢？
我：应该是开了个临时变量，将vec中当前迭代器下的值赋给了该变量（不知道对没对🤣）
二、python部分
1.说一下python中import某个库时，解释器都做了啥？（？？？😅内心独白：哇，能不能不问我低层编译原理，我应聘的不是全栈工程师哇）
不清楚
2.python中有不可变对象和可变对象，那你说一下两者的特点和适用场景？
我：像list就是可变对象，可以改动里面的内容；像tuple就是不可变对象，不能改动里面的内容。适用场景如题（简略写了）
那现在给你两个list，记为A和B，找出两个list***有的元素？
我张嘴就来C++中的hashset😅（刷题都是C++，哇，我这也太难了），面试官提醒如果是不同类型的元素呢？如果是list中还有list呢？
3.既然经常用深度学习，那应该经常用numpy这个库吧，那现在给你两个矩阵A和B，那A=B是浅拷贝还是深拷贝
我：浅拷贝
那如何实现深拷贝？忘了，应该是B.clone()或B.copy()（忘了哪个是pytorch的，哪个是numpy的）
那好，那现在你要自己实现深拷贝，A和B是同样大小的矩阵，如何把A中的值都换成B中对应位元素值？
我：A = 1 * B（面试官笑了，好独特的想法😂）
三、深度学习部分
你方向是检测，那能说一下检测中有哪些指标吗？
说了mAP、AP、P和R
那能说一下mAP是什么意思吗？能说一下AP是什么意思吗？AP是怎么计算出来的？P-R曲线是怎么来的？（此处省略1000个字🙃）
四、数学题部分
1.讲一下向量的范数，以及范数在深度学习中的应用？
讲了L1和L2范数的公式，其他范数略带提了一下。
应用的话讲了可以用来正则化，缓解过拟合。
那你讲一下为何就能缓解过拟合？（此处省略200字）
2.请你讲一下矩阵的特征值和特征向量的含义？以及在深度学习中的应用？
先说了一下公式：
然后说深度学习中的应用暂时没想到，但传统图像处理中有，例如PCA，特征值类比于特征的重要程度，特征向量就是你想要保留的变换后的特征（此处省略200字）
3.给了三个袋子，第一个袋子里有两个红球，第二个袋子里有两个蓝球，第三个袋子里各有红球和蓝球一个，第一次取出是红球，求在此基础上第二次取到还是红球的概率？
（哇，概率和排列组合真的是我的弱项，高中数学就是，这道题基本就是五五开，而且这道题我已经笔试做到过很多遍了，但每次都是瞎选，都没去搞清楚，结果面试被面到了，给自己挖了这么大个坑）
我说用贝叶斯公式，反正最后面试官也被我绕进去了😅
五、灵魂拷问，你还要什么想问的吗？
让面试官评价了一下（没有直接评价）
感觉是凉了，但还是祈愿一下能有之后的面试！！！（不死心就是我🤣）
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