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1. 从 R-CNN 到 Faster R-CNN 的演变R-CNN：Selective Search 提候选框，逐框CNN提特征，慢。Fast R-CNN：整图卷积 + RoI Pooling，共享特征，速度提升。Faster R-CNN：引入 RPN 生成候选框，实现端到端 two-stage 检测。2. 目标检测 two-stage 模型有哪些？典型 two-stage：Faster R-CNNMask R-CNNCascade R-CNN特点：精度高，尤其对小目标和复杂场景更稳；但速度一般慢于 one-stage。3. 说一下 NMS 的处理思想NMS（非极大值抑制）用于去重框：按置信...

这种要去吗？

鼠鼠刚拿下了一个上海小公司的 offer，结果要辅导员电话，我给辅导员儿简单沟通了一下，直接劈头盖脸骂了我一顿，我真是服了 真的好痛苦😭😭😭，到底怎么办呀

提到算法工程师面试，第一反应就是“头疼”——不仅要懂模型架构、推导数学公式，还要和开发岗一样手撕代码。面对题海战术，很多人看到 LeetCode 上两三千道题就发怵，其实大可不必。面试官让你手撕代码，核心是考察你的逻辑思维、代码规范、边界条件处理以及沟通能力，而不是看你是不是个无情的背题机器。首先，必须夯实基础。对初学者来说，树、链表、双指针， 永远的神，虽然有些老，但里面的考察非常经典，是国内大厂面试的基石。重点就是 链表反转（各种变体）、二叉树遍历、栈与队列的相互实现。中阶就是Hot 100，哈希表、双指针、滑动窗口、动态规划（背包问题、打家劫舍系列）、回溯算法（排列组合问题），这其中难免...