字节面经自我介绍（介绍到一半，面试官直接开问）针对项目进行提问（我有个深度学习项目，就问了我在里面做了什么）针对项目，问你知道光流的概念嘛？手写光流（我说写不了，需要认为标注，然后就增加了一些假设）I1 = [[1,2,3],      [4,5,6],      [7,8,9]]I2 = [[9,1,2],      [3,4,5],      [6,7,8]]上面代码有什么优化方法项目提问，在你的项目中为什么光流的方法反而不好项目提问，残差链接的概念项目提问，为什么你们项目没用残差链接另一个项目，LSTM的台风轨迹预测项目介绍介绍一下LSTM为什么LSTM能解决梯度消失或者梯度爆炸LSTM全称叫长短时记忆神经网络，为什么叫“长短时”介绍一下项目中的Encoder-Decoder结构的LSTM介绍一些引入时刻t的LSTM（项目里面的模型）为什么你们的模型好，好在哪卷积核的参数量（输入卷积：Win * Hin * Cin卷积核：k * k输出卷积：Wout * Hout  * Cout参数量：（即卷积核的参数）k * k * Cin * Cout）手撕代码```python# 拆解期望# E(10) = E(1)/4 + E(2)/4 + E(5)/4 + E(10)/4# 上式不完全对，还要加上1# E(10) = (E(1)+1)/4 + (E(2)+1)/4 + (E(5)+1)/4 + (E(10)+1)/4# 然后化简# E(10)*3/4 = (E(1)+1)/4 + (E(2)+1)/4 + (E(5)+1)/4 + 1/4def yinzi(n): res = [] for i in range(1, n // 2 + 1):  if n % i == 0:   res.append(i) return resdef E(n): if n == 1:  return 0  res = 0 yins = yinzi(n) s = len(yins) + 1 for yin in yins:  res += (E(yin) + 1) / s res += 1 / s  return res * s / (s - 1)print(E(13))```总结字节面试是我见过难度最大的，考察面也非常广，免了我90mins（自己手撕代码也比较慢，在数据结构与算法上确实还不够扎实）