阿里内推算法-图形图像方向，三面结束，总结面经祭奠一下..

       过了两周多点二面，仍然是电话面。上来老规矩自我介绍，仍然是聊项目，这次比一面稍微详细点，解释了下用到的神经网络结构，改进方式，以及准确度的计算方式，然后问了所知道的优化方法，三种梯度下降各自的优缺点，自己作还提到了动量方式的梯度下降，没解释的很清楚，接着问到tensorflow一些使用，几种优化函数，用过tensorflow中哪些算法模型。完了问了俩c++的小问题，怎样理解继承和多态，深拷贝浅拷贝，感觉前面网络结构解释的不是很清楚，自己一点c++基础答的都有点慌，二面感觉不太好，半个小时就草草结束了。
       等了两天半，接到三面通知，还是电话约时间，这点还是挺好的。三面视频面，上来老规矩，自我介绍完让写一段程序，把数组元素更新为除该元素外其他所有元素的乘积，返回新数组，不能用除法，不要用O(n^2)的方法，一下没想出来，还是题刷少了。后来面试官解释说这个环节考的并不是算法，而是简单考察下编码能力，在提供的编辑器中也是不能调试的，写完直接给面试官看就行。没想出来就换了个题：将两个数组合并为一个无重复数字的数组，写完就着程序问了下函数参数为类的时候传参时发生的拷贝次数，怎样避免，返回值是否能为引用，还有很多c++基础问题没记清....接着问了两个概率问题，一个扔色子，最多仍两次，第一次扔完可以自行决定要不要扔第二次，去最后一次扔色子的结果为准，求：尽可能得到最大点数的数学期望；第二题，类似于轮盘赌，俩人轮流扔硬币，扔出正面获胜，求：先扔者获胜的概率。概率题完了接着还是聊图像分割的项目，具体聊了一下整个项目的流程，自己在项目中干了什么，接着简单问了下激励函数，ReLU的特性、优缺点，自己多说了下leaky ReLU，再来就让描述一下所有了解的防止过拟合的方法，重点提了下early Stopping和DropOut，下面好像考察的就不是细节，而是对整个深度学习方法思想的把握了，因为项目写了手势翻页，原本用opencv实现，面试官问怎样用深度学习的方式来解决这个问题，这里卡住了，还是基础不够好，临时用了些目标跟踪的思路，感觉不符合面试官的预期。最后问了俩开放问题，感觉应该是HR问的，如果进了阿里怎么安排自己的工作和未来发展，自己提到了无人车，顺手问了自己对于无人车相关技术实现的想法，目前这些技术的局限性在哪，还有从技术角度对最近无人车事故的看法。最后就是我的提问时间，因为有现场写程序，持续了接近两个小时，三面结束。
       三次面试阿里的面试官人都很好，而且都会提前约时间，三面中程序没思路也会给提示，苦于自己基础不好，准备也不够充分。回顾三次面试的过程，除了项目之外，其实面试官的问题都不算难，深度学习的问题也都是基础，没怎么深入问神经网络结构，加上部分的c++基础，开始感觉自己还是有机会，怪只怪自己基础不够好，再好好准备，下次努力吧。#内推##面经##春招#