我的tp面试 ▫ 一面     15min左右 1.介绍项目 2.问题： 过拟合解决方法 经典机器学习算法，比如K近邻、kmeans聚类、随机森林、SVM支持向量机等 3.是否会C++？static 4.请你反问面试官 ▫ 二面    30min左右 1.项目 2.问题： 模型初始化、动量梯度下降、过拟合、 Batch-norm作用和参数、L1/L2的区别和作用等等 3.是否会C++？static、线程与进程、const 4.反问 ▫ 三面： 15min左右 1.项目，为什么选择这个方法、项目是否落地 2.兴趣爱好、选择公司和工作地点会考虑哪些、本科排名、个人规划 同学一面二面还被问到的有： 模型的加速与压缩、数据不平衡怎么处理； 开闭运算、图像去噪、canny算子/边缘检测算法； 可能会有一些IT智力题、概率题（贝叶斯概率、先验后验相关的）、算法题（两个链表存在交叉结点，怎么判断交叉点）