这是一个月前的事情了。当时被AI Lab挂了二面，是我这几个月以来最低谷的时期。被挂了的第二天，早上睁开眼睛看手机，看到微信多了个好友申请，发现是wxg做视频号的老师加的，他问我是否想来面试。我果断答应了。面试当天他提问了我两个业务场景题，至今我都不知道如何解答：①怎么从一堆视频中找到相同的人脸 ②给你一堆视频和文本，怎么进行分类。最糟糕的是，反问环节中当我问他怎么回答这两个问题，他让我自己查，说人脸识别都是很基础的内容了。但我不做人脸识别，而且cv小方向之间跨度还是蛮大的。但是这次面试反而有个很惊喜的事情。我问面试官什么时候有结果，他说等一周。众所周知wxg都是能拖则拖，那会已经三月底了，一般来说腾讯offer也发得七七八八了。我做出了一个明智的决定，就是果断让面试官释放我的简历回池子，并且从原先的计算机视觉岗转投机器学习岗。于是，一段全新的旅程就此展开。这个决定留给我宝贵的经验是，舍得放弃不属于自己的机会，大胆尝试自己能力范围以内的机会。勇于舍弃沉没成本，不要让它像滚雪球一样越积越大。

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1.字符串替换。进行字符串字符替换，替换为含PDD子串的字符串，使得PDD子串出现次数越多的同时，编辑距离最小(A和B的编辑距离为1)2.分割数组，找到若干元素和相等的子数组，每一种分割情况下元素最多的数组的长度作为厚度，厚度尽可能小的时候，选定厚度对应子数组元素和最大的值例如：1 2 3 61  2 3 ——6厚度3 和6输出3 63.活跃数组：相邻的数组元素不相等。对于给定数组，求得任意长度大于2的活跃子数组的和。4.分割巧克力，每次只能水平或者竖直切断，消耗的体力为切断横截面长度的平方，直到切得要求巧克力的大小，求消耗的最小体力切割过程，例： 4*5 =  2*5  + 2*5太菜了，就第三题过了50%，改了半天，不是超时就是内存超限。题目具体细节有些忘了。一个小时二十分钟就写了半道，绷不住交卷了。

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