面试问些啥？

面试问些啥？

要求：
（1）掌握数据结构与算法
（2）python或c++
（3）linux
（4）tensorflow或pytorch框架
（5）图像分类检测分割项目经历
（6）深度学习基本原理，前沿算法
高级：
（1）模型剪枝
（2）知识蒸馏
（3）分布式部署

面试问题

• 1 自我介绍
• • 1.1 先来几句自我介绍
  • 1.2 项目经验
• 2 技术
• • 2.1 深度学习的各种模型
  • 2.2 深度学习的各种知识点
  • • 2.2.1 损失值调参技巧
    • 2.2.2 各种激活函数
    • 2.2.3 各种损失函数（推导）
    • 2.2.4 优化器
    • 2.2.5 小目标检测
    • 2.2.6 卷积，池化，分组卷积等
    • 2.2.7 梯度消失和梯度爆炸的区别
    • 2.2.8 欠拟合过拟合
  • 2.3 深度学习前沿
  • • 2.3.1 YOLOX
    • 2.3.2 Transfomer
    • 2.3.3 注意力模型
    • 2.3.4 模型剪枝蒸馏
    • 2.3.5 模型部署
  • 2.4 实战
  • • 2.4.1 人脸识别
    • 2.4.2 OCR
    • 2.4.3 风格迁移
• 3 编程算法（最难最重要）
• • 3.1 基本数据结构的算法
  • • 3.1.1 树
    • 3.1.2 图
    • 3.1.3 几种排序查找算法
  • 3.2 算法题
  • • 3.2.1 递归
    • 3.2.2 动态规划
    • 3.2.3
• 4 其它
• • 4.1 Linux
  • 4.2 c++
  • 4.3 GIT
  • 4.4 职业发展

1 自我介绍 1.1 先来几句自我介绍 1.2 项目经验 2 技术 2.1 深度学习的各种模型 2.2 深度学习的各种知识点 2.2.1 损失值调参技巧 2.2.2 各种激活函数 2.2.3 各种损失函数（推导） 2.2.4 优化器 2.2.5 小目标检测 2.2.6 卷积，池化，分组卷积等 2.2.7 梯度消失和梯度爆炸的区别 2.2.8 欠拟合过拟合 2.3 深度学习前沿 2.3.1 YOLOX 2.3.2 Transfomer 2.3.3 注意力模型 2.3.4 模型剪枝蒸馏 2.3.5 模型部署 2.4 实战 2.4.1 人脸识别 2.4.2 OCR 2.4.3 风格迁移 3 编程算法（最难最重要） 3.1 基本数据结构的算法 3.1.1 树 3.1.2 图 3.1.3 几种排序查找算法 3.2 算法题 3.2.1 递归 3.2.2 动态规划 3.2.3 4 其它 4.1 Linux 4.2 c++ 4.3 GIT 4.4 职业发展