8.18 测评 9.6 一面 项目1介绍 逻辑回归简介 极大似然法简介 反问 KPI面...面完了面试官说他们是做加密的，不懂为什么让我面...

8.26 测评 9.14 笔试 9.21 一面 自我介绍 项目介绍（细节深挖） BN层参数的作用 吸BN操作 样本不均衡问题 小目标问题 双线性插值（边界考虑） GAN网络能否落地 怎样提高特殊目标（电线杆、树）等目标的检测精度 反问 9.22 二面 自我介绍 项目介绍 编程能力和管理能力打分 团队管理方面（好多问题） 责任心考虑 地点考虑 期望薪资 offer考虑 互联网公司投递情况 为找工作做了哪些准备 反问 9.30 offer

9.7 笔试 9.16 测评 9.19 一面 两个比赛情况简介 项目1介绍 评估指标 除了特征级优化还有哪些优化 数据归一化方式有哪些 Transformer了解哪些，是否看过源码 PyTorch是否看过源码 PyTorch如何处理数据 梯度消失有哪些处理方式 梯度爆炸有哪些处理方式 梯度反向传播有数学推导过吗 图片数据预处理做了哪些工作 自然语言处理也用卷积吗 Python实现接口类 不同数据结构在Python中用什么实现 Python怎么实现对不同类的封装 复盘笔试 撕题：有序数组中寻找目标值的左右边界 9.19 二面 自我介绍 项目1介绍 基于神经网络的分类方法了解哪些，做介绍 场...

8.2 测评 8.26 一面 所有项目逐个介绍（细挖） ResNet中的BottleNeck结构 9.7 HR面 自我介绍 项目介绍 家庭情况 父母对自己工作的期望 研究所和企业工作的选择 职业规划 对象问题 读研期间导师对自己的影响 自己的性格介绍 自己的缺点 薪资意向 岗位的理解 反问 9.28 录用评估

7.20 线下面试 一面+HR面（闲聊~） 现场签两方 7.22 测评 8.2 谈薪 9.25 offer

8.8 一面 英文自我介绍 项目介绍 单阶段目标检测和双阶段目标检测的区别 数据增强方法 Python如何实现二维数组 Python中的魔法方法 __new__（）和__init__（）的区别 装饰器和迭代器的区别 Python中的with语句 贪心算法和动态规划的区别 C++中main函数的参数的意义 C++的内联函数 Pytorch实现卷积 优先级队列的实现 mAP的计算原理 8.11 测评 8.13 HR面 自我介绍 对象问题 论文发表相关问题 论文创新点介绍 专利贡献度问题 最敬佩的人以及从他身上学习到了什么 最有成就感的事情 怎么选择导师的 工作地点以及薪资考虑 英文介绍家庭情...

7.28 笔试 8.9 一面 自我介绍 语义分割和像素级分类的区别 反卷积原理介绍 卷积操作和反卷积操作中参数量和计算量的运算（手推） Transformer介绍 自注意力机制的原理 模型压缩技术 结构重参数化的实现方法（手推） 深度可分离卷积原理 数组与链表的区别 时间复杂度和空间复杂度的理解 排序算法的时间复杂度 时间复杂度的计算 传统图像处理方法 C++中引用和指针的区别 C++文件编译过程 深浅拷贝 Python垃圾回收机制 优化器介绍 8.9 二面 自我介绍 图像去模糊方法介绍 双边滤波和导向滤波介绍 模型压缩方法 Fp32和Fp16了解吗 研究生和本科的主修课程 傅里叶变换公...

7.24 笔试 8.11 一面 自我介绍 项目1介绍（深挖） 项目2介绍（深挖） 代码：找到离给定两个节点最近的节点（力扣2359） 8.29 二面 自我介绍 项目1介绍（细挖） 项目2介绍（细挖） 专利介绍 反问 9.1 HR面 自我介绍 家庭情况 大学生活 研究生生活 未来规划 对象问题

7.12 笔试 7.22 一面 自我介绍 项目1介绍 目标检测backbone有哪些 项目2介绍 ViT有了解吗 CornerNet是怎么做的 解决过拟合的方法 代码：求均方根 7.27 HR面 谷歌情感机器人问题 对人工智能的看法 工作岗位的看法 面试情况 工作地点的选择 项目负责的工作 凉~

6.27 笔试 7.4 一面 自我介绍 项目1介绍（细挖） 项目2介绍（又是细挖） 语义分割和像素级分类的区别 项目里的方法是其他论文里的，还是自己的 C/C++语言如何申请内存 7.16 二面 自我介绍 研究生参加比赛情况 Anchor-free和Anchor-base的区别 密集目标的处理方式 概率分布图如何处理密集目标 基线为什么不用Anchor-free 语义分割，实例分割，场景分割 为什么像素级分类不使用语义分割做 有没有做过C/C++的项目 读研期间最有成就感的一件事情 7.21 HR面 项目是老师的吗 团队里同学的工作职责 参与人和负责人角色的区别 怎么协调团队内工作的...

7.15 笔试 7.20 一面 无自我介绍 介绍项目 Anchor-free标签匹配方式 小目标信息丢失问题 基线选择 模型压缩技术 代码 7.1 求均方根 7.2 Softmax函数 7.3 交叉熵损失函数 7.27 二面 自我介绍 项目介绍 传统方法如何处理多尺度目标共存问题 双模态语义分割框架 语义分割损失函数 语义分割常见问题 边界模糊问题 点云配准及应用 凉~

7.13 一面 专业问答环节 自我介绍 项目1介绍 数据标注中遇到的问题 团队分工以及具体职责 模型推理速度 基线的选择 训练设备以及部署设备 算法性能提升情况 项目2介绍 项目3介绍聊天环节 薪资考虑 工作地考虑 读研期间工作时间安排 7.19 HR面 自我介绍 家庭情况 为什么选择XX大学 读研期间科研的整个过程 对象问题 职业规划 为什么选择苏州 为什么选择我们，不考虑一些大厂吗 对未来工作方向的想法 为什么不选择体制内，选择互联网 实验室其他同学以及往年师兄师姐的工作情况 期望薪资 8.11 发意向书

7.2 一面 专业问答环节 自我介绍 项目介绍 小目标问题及解决方法 精度的相对提升和绝对提升 双阶段和单阶段目标检测器的区别 Anchor-free和Anchor-base的区别 NMS在Anchor-free上是否有用 基于Transformer的目标检测框架介绍 像素级分类和语义分割的区别 关于NLP的最新进展 深度学习模型的部署 谈人生环节 对科大讯飞的了解 科大讯飞与自己的契合点 对人工智能的看法和展望 对自己未来工作的要求 工作base的考虑 导师的研究方向 有没有实习 7.11 二面 专业问答环节 自我介绍 项目介绍 网络的泛化性能评估 目标检测中标签分配方法 DETR...